Stirred suspension bioreactors as a novel method to enrich germ cells from pre-pubertal pig testis
Notice bibliographique
Résumé
To study spermatogonial stem cells the heterogeneous testicular cell population first needs to be enriched for undifferentiated spermatogonia, which contain the stem cell population. When working with non-rodent models, this step requires working with large numbers of cells. Available cell separation methods rely on differential properties of testicular cell types such as expression of specific cell surface proteins, size, density, or differential adhesion to substrates to separate germ cells from somatic cells. The objective of this study was to develop an approach that allowed germ cell enrichment while providing efficiency of handling large cell numbers. Here, we report the use of stirred suspension bioreactors (SSB) to exploit the adhesion properties of Sertoli cells to enrich cells obtained from pre-pubertal porcine testes for undifferentiated spermatogonia. We also compared the bioreactor approach with an established differential plating method and the combination of both: SSB followed by differential plating. After 66 h of culture, germ cell enrichment in SSBs provided 7.3 ± 1.0-fold (n = 9), differential plating 9.8 ± 2.4-fold (n = 6) and combination of both methods resulted in 9.1 ± 0.3-fold enrichment of germ cells from the initial germ cell population (n = 3). To document functionality of cells recovered from the bioreactor, we demonstrated that cells retained their functional ability to reassemble seminiferous tubules de novo after grafting to mouse hosts and to support spermatogenesis. These results demonstrate that the SSB allows enrichment of germ cells in a controlled and scalable environment providing an efficient method when handling large cell numbers while reducing variability owing to handling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».