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Enregistrement W2097637456 · doi:10.1634/stemcells.20-3-230

Modeling Stem Cell Development by Retrospective Analysis of Gene Expression Profiles in Single Progenitor‐Derived Colonies

2002· article· en· W2097637456 sur OpenAlexaff
Neal Madras, Alison L. Gibbs, Yan Zhou, Peter W. Zandstra, Jane E. Aubin

Notice bibliographique

RevueStem Cells · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of WaterlooYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyProgenitor cellCellular differentiationStem cellCell biologyProgenitorDevelopmental biologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations47
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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