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Enregistrement W2098511833 · doi:10.7554/elife.01846

In vivo reprogramming of pancreatic acinar cells to three islet endocrine subtypes

2014· article· en· W2098511833 sur OpenAlexaff
Weida Li, Mio Nakanishi, Adrian Zumsteg, Matthew A. Shear, Christopher V.E. Wright, Douglas A. Melton, Qiao Zhou

Notice bibliographique

RevueeLife · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésReprogrammingIsletIn vivoEndocrine systemEnteroendocrine cellPancreasCell biologyBiologyPancreatic isletsEndocrinologyInternal medicineCancer researchInsulinMedicineGeneticsCellHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Direct lineage conversion of adult cells is a promising approach for regenerative medicine. A major challenge of lineage conversion is to generate specific cell subtypes. The pancreatic islets contain three major hormone-secreting endocrine subtypes: insulin(+) β-cells, glucagon(+) α-cells, and somatostatin(+) δ-cells. We previously reported that a combination of three transcription factors, Ngn3, Mafa, and Pdx1, directly reprograms pancreatic acinar cells to β-cells. We now show that acinar cells can be converted to δ-like and α-like cells by Ngn3 and Ngn3+Mafa respectively. Thus, three major islet endocrine subtypes can be derived by acinar reprogramming. Ngn3 promotes establishment of a generic endocrine state in acinar cells, and also promotes δ-specification in the absence of other factors. δ-specification is in turn suppressed by Mafa and Pdx1 during α- and β-cell induction. These studies identify a set of defined factors whose combinatorial actions reprogram acinar cells to distinct islet endocrine subtypes in vivo. DOI: http://dx.doi.org/10.7554/eLife.01846.001.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,328
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations145
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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