Bmi1 marks intermediate precursors during differentiation of human brain tumor initiating cells
Notice bibliographique
Résumé
The master regulatory gene Bmi1 modulates key stem cell properties in neural precursor cells (NPCs), and has been implicated in brain tumorigenesis. We previously identified a population of CD133+ brain tumor cells possessing stem cell properties, known as brain tumor initiating cells (BTICs). Here, we characterize the expression and role of Bmi1 in primary minimally cultured human glioblastoma (GBM) patient isolates in CD133+ and CD133- sorted populations. We find that Bmi1 expression is increased in CD133- cells, and Bmi1 protein and transcript expression are highest during intermediate stages of differentiation as CD133+ BTICs lose their CD133 expression. Furthermore, in vitro stem cell assays and Bmi1 knockdown show that Bmi1 contributes to self-renewal in CD133+ populations, but regulates proliferation and cell fate determination in CD133- populations. Finally, we test if our in vitro stem cell assays and Bmi1 expression in BTIC patient isolates are predictive of clinical outcome for GBM patients. Bmi1 expression profiles show a marked elevation in the proneural GBM subtype, and stem cell frequency as assessed by tumor sphere assays correlates with patient outcome.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».