Differentiation of human adult skin‐derived neuronal precursors into mature neurons
Notice bibliographique
Résumé
The isolation of autologous neuronal precursors from skin-derived precursor cells extracted from adult human skin would be a very efficient source of neurons for the treatment of various neurodegenerative diseases. The purpose of this study was to demonstrate that these neuronal precursors were able to differentiate into mature neurons. We isolated neuronal precursors from breast skin and expanded them in vitro for over ten passages. We showed that 48% of these cells were proliferating after the first passage, while this growth rate decreased after the second passage. We demonstrated that 70% of these cells were nestin-positive after the third passage, while only 17% were neurofilament M-positive after 7 days of differentiation. These neuronal precursors expressed betaIII tubulin, the dendritic marker MAP2 and the presynaptic marker synaptophysin after 7 days of in vitro maturation. They also expressed the postsynaptic marker PSD95 and the late neuronal markers NeuN and neurofilament H after 21 days of differentiation, demonstrating they became terminally differentiated neurons. These markers were still expressed after 50 days of culture. The generation of autologous neurons from an accessible adult human source opens many potential therapeutic applications and has a great potential for the development of experimental studies on normal human neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».