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Enregistrement W2153171087 · doi:10.1016/j.celrep.2013.01.016

The ROSA26-iPSC Mouse: A Conditional, Inducible, and Exchangeable Resource for Studying Cellular (De)Differentiation

2013· article· en· W2153171087 sur OpenAlexaff
Lieven Haenebalcke, Steven Goossens, Pieterjan Dierickx, Sonia Bartunkova, Jinke D’Hont, Katharina Haigh, Tino Hochepied, Dagmar Wirth, András Nagy, Jody J. Haigh

Notice bibliographique

RevueCell Reports · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesVrije Universiteit BrusselWellcome Trust
Mots-clésReprogrammingBiologyCell biologyInduced pluripotent stem cellCellular differentiationCell fate determinationEmbryonic stem cellEpigeneticsGeneGeneticsTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Control of cellular (de)differentiation in a temporal, cell-specific, and exchangeable manner is of paramount importance in the field of reprogramming. Here, we have generated and characterized a mouse strain that allows iPSC generation through the Cre/loxP conditional and doxycycline/rtTA-controlled inducible expression of the OSKM reprogramming factors entirely from within the ROSA26 locus. After reprogramming, these factors can be replaced by genes of interest-for example, to enhance lineage-directed differentiation-with the use of a trap-coupled RMCE reaction. We show that, similar to ESCs, Dox-controlled expression of the cardiac transcriptional regulator Mesp1 together with Wnt inhibition enhances the generation of functional cardiomyocytes upon in vitro differentiation of such RMCE-retargeted iPSCs. This ROSA26-iPSC mouse model is therefore an excellent tool for studying both cellular reprogramming and lineage-directed differentiation factors from the same locus and will greatly facilitate the identification and ease of functional characterization of the genetic/epigenetic determinants involved in these complex processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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