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Enregistrement W2061095282 · doi:10.1073/pnas.1009412107

Efficient reprogramming of adult neural stem cells to monocytes by ectopic expression of a single gene

2010· article· en· W2061095282 sur OpenAlexfundno aff
Magda Forsberg, Marie Carlén, Konstantinos Meletis, Maggie S. Y. Yeung, Fanie Barnabé‐Heider, Mats A. A. Persson, Johan Aarum, Jonas Frisén

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchVetenskapsrådetKnut och Alice Wallenbergs StiftelseHjärnfondenCancerfondenKarolinska InstitutetChristopher and Dana Reeve Foundation
Mots-clésReprogrammingBiologyEctopic expressionEmbryonic stem cellNeural stem cellStem cellSomatic cellCell biologyInduced stem cellsInduced pluripotent stem cellCellular differentiationAdult stem cellTranscription factorNeural developmentGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural stem cells have a broad differentiation repertoire during embryonic development and can be reprogrammed to pluripotency comparatively easily. We report that adult neural stem cells can be reprogrammed at very high efficiency to monocytes, a differentiated fate of an unrelated somatic lineage, by ectopic expression of the Ets transcription factor PU.1. The reprogrammed cells display a marker profile and functional characteristics of monocytes and integrate into tissues after transplantation. The failure to reprogram lineage-committed neural cells to monocytes with PU.1 suggests that neural stem cells are uniquely amenable to reprogramming.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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