Prostatic Stem Cell Marker Identified by cDNA Microarray in Mouse
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Identifying prostatic stem cells is important to elucidate the mechanisms by which the prostate develops and control prostate cancer. We recently reported that the proximal region of the mouse prostate contains a population of stem cells. However, to our knowledge the specific marker of stem cells in the proximal region remains unknown. MATERIALS AND METHODS: We performed cDNA microarray analysis of cells obtained from the proximal region and from the remaining regions in dorsal prostates to identify several candidate stem cell markers. After we focused on 1 candidate among them we confirmed the expression of this candidate gene by reverse transcriptase-polymerase chain reaction analysis and immunohistochemistry. We also investigated the relation between positive cells for this marker and those for telomerase reverse transcriptase. Finally, we investigated the functional potential of prominin positive cells in 3-dimensional culture. RESULTS: Seven of 4,800 genes analyzed showed proximal/remaining ratios greater than 20. Of these genes we focused on prominin because it is a cell surface marker widely used to identify and isolate stem cells from various organs. We found a prominin positive cell population enriched in the basal cell layer in the proximal region, and the coincidence of prominin and telomerase reverse transcriptase immunostaining. We also found that prominin positive cells gave rise to numerous and large-branched ducts, whereas prominin negative cells formed far fewer such structures in 3-dimensional culture. CONCLUSIONS: A small population of prominin positive cells in the mouse prostate basal layer of the proximal region represents a stem cell population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».