Structurally Distinct LewisX Glycans Distinguish Subpopulations of Neural Stem/Progenitor Cells
Notice bibliographique
Résumé
There is increasing evidence that the stem and progenitor cell population that builds the central nervous system is very heterogeneous. Stem cell markers with the potential to divide this cell pool into subpopulations with distinct characteristics are sparse. We were looking for new cell type-specific antigens to further subdivide the progenitor pool. Here, we introduce the novel monoclonal antibody clone 5750. We show that it specifically labels cell surfaces of neural stem and progenitor cells. When 5750-expressing cells were isolated by fluorescence-activated cell sorting from embryonic mouse brains, the sorted population showed increased neurosphere forming capacity and multipotency. Neurospheres generated from 5750-positive cells could self-renew and remained multipotent even after prolonged passaging. Carbohydrate binding assays revealed that the 5750 antibody specifically binds to LewisX-related carbohydrates. Interestingly, we found that the LewisX epitope recognized by clone 5750 differs from those detected by other anti-LewisX antibody clones like 487(LeX), SSEA-1(LeX), and MMA(LeX). Our data further reveal that individual anti-LewisX clones can be successfully used to label and deplete different subpopulations of neural cells in vivo and in vitro. In conclusion, we present a new tool for the isolation and characterization of neural subpopulations and provide insights into the complexity of cell surface glycosylation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».