Evidence for a multipotent mammary progenitor with pregnancy-specific activity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The mouse mammary gland provides a powerful model system for studying processes involved in epithelial tissue development. Although markers that enrich for mammary stem cells and progenitors have been identified, our understanding of the mammary developmental hierarchy remains incomplete. METHODS: We used the MMTV promoter linked to the reverse tetracycline transactivator to induce H2BGFP expression in the mouse mammary gland. Mammary epithelial cells (MECs) from virgin mice were sorted by flow cytometry for expression of the mammary stem cell/progenitor markers CD24 and CD29, and H2BGFP. Sorted populations were analyzed for in vivo repopulation ability, expression of mammary lineage markers, and differential gene expression. RESULTS: The reconstituting activity of CD24⁺/CD29⁺ cells in cleared fat pad transplantation assays was not distinguished in GFP⁺ compared to GFP⁻ subpopulations. However, within the CD24⁺/CD29(lo) luminal progenitor-enriched population, H2BGFP⁺, but not H2BGFP⁻, MECs formed mammary structures in transplantation assays; moreover, this activity was dramatically enhanced in pregnant recipients. These outgrowths contained luminal and myoepithelial mammary lineages and produced milk, but lacked the capacity for serial transplantation. Transcriptional microarray analysis revealed that H2BGFP⁺/CD24⁺/CD29(lo) MECs are distinct from H2BGFP⁻/CD24⁺/CD29(lo) MECs and enriched for gene expression signatures with both the stem cell (CD24⁺/CD29⁺) and luminal progenitor (CD24⁺/CD29(lo)/CD61⁺) compartments. CONCLUSIONS: We have identified a population of MECs containing pregnancy-activated multipotent progenitors that are present in the virgin mammary gland and contribute to the expansion of the mammary gland during pregnancy.
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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 | 0,000 |
| 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 ».