Monitoring Early Differentiation Events in Human Embryonic Stem Cells by Massively Parallel Signature Sequencing and Expressed Sequence Tag Scan
Notice bibliographique
Résumé
To identify genes that may be involved in the process of human embryonic stem cell (hESC) differentiation, we profiled gene expression by expressed sequenced tag (EST) enumeration and massively parallel signature sequencing (MPSS) using RNA samples from feeder-free cultures of undifferentiated (passages 40-50) and differentiated (day 14) H1, H7, and H9 lines. MPSS and EST scan analysis showed good concordance and identified a large number of genes that changed rapidly as cultures transition from a pluripotent to a differentiated state. These included known and unknown ES cell-specific genes as well as a large number of known genes that were altered as cells differentiate. A subset of genes that were either up- or down-regulated were selected and their differential expression confirmed by a variety of independent methods, including comparison of expression after further differentiation, publicly available databases, and direct assessments by reverse transcriptase (RT)-PCR and immunocytochemistry. The analysis identified markers unique to the hESC and embryoid bodies (hEBs) stage as well as signaling pathways that likely regulate differentiation. The data generated can be used to monitor the state of hESC isolated by different laboratories using independent methods and maintained under differing culture conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».