Evidence from the stop‐EGFP mouse supports a niche‐sharing model of epidermal proliferative units
Notice bibliographique
Résumé
The classical model of epidermal proliferative units (EPUs) postulates that each EPU is composed of a single column of corneocytes plus epidermal cells directly below the column and is maintained by a single stem cell within the unit. Using the stop-enhanced green fluorescent protein (stop-EGFP) transgenic mouse system, we previously showed epidermal stem cell clonal lineages could produce multiple adjacent corneocytes (i.e. epidermal cells belonging to multiple adjacent EPUs), contradicting the classical EPU model. One possible problem with our earlier study was that N-ethyl-N-nitrosourea (ENU) was used to generate mutations for clonal analysis. This could alter the normal environment of the epidermal tissue and might lead to an artificial expansion of stem cell clonal lineages. In this study, we replicate our earlier findings using untreated stop-EGFP mice and relying on spontaneous mutations to generate clonal cell lineages. We propose an alternative to the classical EPU model to explain the dynamic nature of epidermal proliferation. Our niche-sharing model of EPUs allows epidermal cells to horizontally migrate among EPUs, so that multiple stem cells cooperatively maintain a larger proliferative compartment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».