Monitoring Early Differentiation Events in Human Embryonic Stem Cells by Massively Parallel Signature Sequencing and Expressed Sequence Tag Scan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle