Capture of Neuroepithelial-Like Stem Cells from Pluripotent Stem Cells Provides a Versatile System for In Vitro Production of Human Neurons
Notice bibliographique
Résumé
Human embryonic stem cells (hESC) and induced pluripotent stem cells (iPSC) provide new prospects for studying human neurodevelopment and modeling neurological disease. In particular, iPSC-derived neural cells permit a direct comparison of disease-relevant molecular pathways in neurons and glia derived from patients and healthy individuals. A prerequisite for such comparative studies are robust protocols that efficiently yield standardized populations of neural cell types. Here we show that long-term self-renewing neuroepithelial-like stem cells (lt-NES cells) derived from 3 hESC and 6 iPSC lines in two independent laboratories exhibit consistent characteristics including i) continuous expandability in the presence of FGF2 and EGF; ii) stable neuronal and glial differentiation competence; iii) characteristic transcription factor profile; iv) hindbrain specification amenable to regional patterning; v) capacity to generate functionally mature human neurons. We further show that lt-NES cells are developmentally distinct from fetal tissue-derived radial glia-like stem cells. We propose that lt-NES cells provide an interesting tool for studying human neurodevelopment and may serve as a standard system to facilitate comparative analyses of hESC and hiPSC-derived neural cells from control and diseased genetic backgrounds.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».