Modeling Stem Cell Development by Retrospective Analysis of Gene Expression Profiles in Single Progenitor‐Derived Colonies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The process of development of various cell types is often based on a linear or deterministic paradigm. This is true, for example, for osteoblast development, a process that occurs through the differentiation of a subset of primitive fibroblast progenitors called colony-forming unit-osteoblasts (CFU-Os). CFU-O differentiation has been subdivided into three stages: proliferation, extracellular matrix development and maturation, and mineralization, with characteristic changes in gene expression at each stage. Few analyses have asked whether CFU-O differentiation, or indeed stem cell differentiation in general, may follow more complex and nondeterministic paths, a possibility that may underlie the substantial number of discrepancies in published reports of progenitor cell developmental sequences. We analyzed 99 single colonies of osteoblast stem/primitive progenitor cells cultured under identical conditions. The colonies were analyzed by global amplification poly(A) polymerase chain reaction to determine which of nine genes had been expressed. We used the expression profiles to develop a statistically rigorous map of the cell fate decisions that occur during osteoprogenitor differentiation and show that different developmental routes can be taken to achieve the same end point phenotype. These routes appear to involve both developmental "dead ends" (leading to the expression of genes not correlated with osteoblast-associated genes or the mature osteoblast phenotype) and developmental flexibility (the existence of multiple gene expression routes to the same developmental end point). Our results provide new insight into the biology of primitive progenitor cell differentiation and introduce a powerful new quantitative method for stem cell lineage analysis that should be applicable to a wide variety of stem cell systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle