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Enregistrement W2131877971 · doi:10.1002/bit.10799

Supplementation‐dependent differences in the rates of embryonic stem cell self‐renewal, differentiation, and apoptosis

2003· article· en· W2131877971 sur OpenAlexaff
Sowmya Viswanathan, Tania Benatar, Maria Mileikovsky, Douglas A. Lauffenburger, András Nagy, Peter W. Zandstra

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbryonic stem cellApoptosisStem cellCell biologyCellular differentiationBiologyChemistryBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although it is known that leukemia inhibitory factor (LIF) supports the derivation and expansion of murine embryonic stem (ES) cells, it is unclear whether this is due to inhibitory effects of LIF on ES cell differentiation or stimulatory effects on ES cell survival and proliferation. Using an ES cell line transgenic for green fluorescent protein (GFP) expression under control of the Oct4 promoter, we were able to simultaneously track the responses of live Oct4-GFP-positive (ES) and -negative (differentiated) fractions to LIF, serum, and other growth factors. Our findings show that, in addition to inhibiting differentiation of undifferentiated cells, the administration of LIF resulted in a distinct dose-dependent survival and proliferation advantage, thus enabling the long-term propagation of undifferentiated cells. Competitive responses from the differentiated cell fraction could only be elicited upon addition of serum, fibroblast growth factor-4 (FGF-4), or insulin-like growth factor-1 (IGF-1). The growth factors did not induce additional differentiation of ES cells, but rather they significantly improved the proliferation of already differentiated cells. Our analyses show that, by adjusting culture conditions, including the type and amount of growth factors or cytokines present, the frequency of media exchange, and the presence or absence of serum, we could selectively and specifically alter the survival, proliferation, and differentiation dynamics of the two subpopulations, and thus effectively control population outputs. Our findings therefore have important applications in engineering stem cell culture systems to predictably generate desired stem cells or their derivatives for various regenerative therapies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations51
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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