New bioengineering insights into human neural precursor cell expansion in culture
Notice bibliographique
Résumé
Understanding initial cell growth, interactions associated with the process of expansion of human neural precursor cells (hNPCs), and cellular events pre- and postdifferentiation are important for developing bioprocessing protocols to reproducibly generate multipotent cells that can be used in basic research or the treatment of neurodegenerative disorders. Herein, we report the in vitro responses of telencephalon hNPCs grown in a serum-free growth medium using time-lapse live imaging as well as cell-surface marker, aggregate size, and immunocytochemical analyses. Time-lapse analysis of hNPC initial expansion indicated that cell-surface attachment in stationary culture and the frequency of cell-cell interaction in suspension conditions are important for subsequent aggregate formation and hNPC growth. In the absence of cell-surface attachment in low-attachment stationary culture, large aggregates of cells were formed and expansion was adversely affected. The majority of the telencephalon hNPCs expressed CD29, CD90, and CD44 (cell surface markers involved in cell-ECM and cell-cell interactions to regulate biological functions such as proliferation), suggesting that cell-surface attachment and cell-cell interactions play a significant role in the subsequent formation of cell aggregates and the expansion of hNPCs. Before differentiation, about 90% of the cells stained positive for nestin and expressed two neural precursor cells surface markers (CD133 and CD24). Upon withdrawal of growth cytokines, hNPCs first underwent cell division and then differentiated preferentially towards a neuronal rather than a glial phenotype. This study provides key information regarding human NPC behavior under different culture conditions and favorable culture conditions that are important in establishing reproducible hNPC expansion protocols.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».