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Enregistrement W2115220076 · doi:10.2478/s11658-010-0039-8

Identification of molecules derived from human fibroblast feeder cells that support the proliferation of human embryonic stem cells

2010· article· en· W2115220076 sur OpenAlexaff
Sergey V. Anisimov, Nicolaj S. Christophersen, Ana Sofia Correia, Vanessa Jane Hall, Ingrid Sandelin, Jiayi Li, Patrik Brundin

Notice bibliographique

RevueCellular & Molecular Biology Letters · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversité LavalCentre hospitalier de l'Université Laval
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesNordForskLundbeckfonden
Mots-clésEmbryonic stem cellCell biologyStem cellFibroblastIdentification (biology)BiologyFibroblast growth factorAdult stem cellCell cultureBiochemistryGeneticsGeneReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The majority of human embryonic stem cell lines depend on a feeder cell layer for continuous growth in vitro, so that they can remain in an undifferentiated state. Limited knowledge is available concerning the molecular mechanisms that underlie the capacity of feeder cells to support both the proliferation and pluripotency of these cells. Importantly, feeder cells generally lose their capacity to support human embryonic stem cell proliferation in vitro following long-term culture. In this study, we performed large-scale gene expression profiles of human foreskin fibroblasts during early, intermediate and late passages using a custom DNA microarray platform (NeuroStem 2.0 Chip). The microarray data was validated using RT-PCR and virtual SAGE analysis. Our comparative gene expression study identified a limited number of molecular targets potentially involved in the ability of human neonatal foreskin fibroblasts to serve as feeder cells for human embryonic stem cell cultures. Among these, the C-KIT, leptin and pigment epithelium-derived factor (PEDF) genes were the most interesting candidates.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations16
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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