Steel factor coordinately regulates the molecular signature and biologic function of hematopoietic stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Hematopoietic stem cells (HSCs) regenerated in vivo display sustained differences in their self-renewal and differentiation activities. Variations in Steel factor (SF) signaling are known to affect these functions in vitro, but the cellular and molecular mechanisms involved are not understood. To address these issues, we evaluated highly purified HSCs maintained in single-cell serum-free cultures containing 20 ng/mL IL-11 plus 1, 10, or 300 ng/mL SF. Under all conditions, more than 99% of the cells traversed a first cell cycle with similar kinetics. After 8 hours in the 10 or 300 ng/mL SF conditions, the frequency of HSCs remained unchanged. However, in the next 8 hours (ie, 6 hours before any cell divided), HSC integrity was sustained only in the 300 ng/mL SF cultures. The cells in these cultures also contained significantly higher levels of Bmi1, Lnk, and Ezh2 transcripts but not of several other regulators. Assessment of 21 first division progeny pairs further showed that only those generated in 300 ng/mL SF cultures contained HSCs and pairs of progeny with similar differentiation programs were not observed. Thus, SF signaling intensity can directly and coordinately alter the transcription factor profile and long-term repopulating ability of quiescent HSCs before their first division.
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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 ».