Directed Differentiation of Pluripotent Stem Cells: From Developmental Biology to Therapeutic Applications
Notice bibliographique
Résumé
The discovery of human pluripotent stem cells has laid the foundation for an emerging new field of biomedical research that holds promise to develop models of human development and disease, establish new strategies for discovering and testing drugs, and provide systems for the generation of cells and tissues for transplantation for the treatment of disease. The remarkable potential of pluripotent stem cells has sparked interest and excitement in academia, the biotechnology and pharmaceutical industries, as well as the lay public. Although the potential of human pluripotent stem cells is truly outstanding, fulfilling this potential is solely dependent on our ability to efficiently generate functional cell types from them. Some of the most successful approaches in this area to date are those that have applied the principles of developmental biology to stem cell differentiation. In this chapter, we review these concepts and highlight specific examples demonstrating that pluripotent stem cell differentiation in culture recapitulates the key aspects of early embryonic development. By continuing to translate insights from embryology to stem cell biology, progress in our ability to generate specific cell types from pluripotent stem cells will advance, yielding enriched populations of human cell types, including cardiomyocytes, hematopoietic cells, hepatocytes, pancreatic beta cells, and neural cells, for drug discovery, functional evaluation in preclinical models of human disease, and ultimately clinical applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».