Supplementation‐dependent differences in the rates of embryonic stem cell self‐renewal, differentiation, and apoptosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 découle