Three-Dimensional Culture and FGF Signaling Drive Differentiation of Murine Pluripotent Cells to Distal Lung Epithelial Cells
Notice bibliographique
Résumé
Reciprocal signaling between the lung mesenchyme and epithelium is crucial for differentiation and branching morphogenesis. We hypothesized that the combination of signaling pathways comprising early epithelial-mesenchymal interactions and a 3D spatial environment are necessary for an efficient induction of embryonic and induced pluripotent stem cells (ESCs and iPSCs) into a lung cell phenotype with hallmarks of the distal niche. Aggregating early, but not late, embryonic lung mesenchyme with endoderm-induced mouse ESCs and iPSCs for 6 days resulted in organization into tubular structures and differentiation of the tubular lining cells to an NKX2-1(+)/SOX2(-)/SOX9(+)/proSFTPC(+) lineage. Over 80% of the endoderm-induced cells committed to an NKX2-1(+) lineage. Electron microscopy analysis demonstrated numerous multivesicular bodies and glycogen deposits in the tubular lining cells, characteristic features of type II epithelial cell progenitors. Using soluble FGFR2 receptor antagonists, we demonstrate that reciprocal fibroblast growth factor (FGF) 2, 7, and 10 signaling is essential for differentiation of endoderm-induced cells to an NKX2-1(+)/proSFTPC(+) phenotype within 3D aggregates. Only FGF2 was able to commit endoderm-induced cells in monolayer cultures to an NKX2-1(+) lineage, however with a significant lower efficiency (∼16%) than seen with mesenchyme. Thus, while FGF2 signaling alone can induce a primed population of ESCs and iPSCs, the cells do not differentiate to distal lung epithelial progenitors with the same efficiency and level of maturity that is achieved when the complex tissue and 3D environment of the developing lung is more accurately recapitulated.
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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 ».