Looking into the Black Box: Insights into the Mechanisms of Somatic Cell Reprogramming
Notice bibliographique
Résumé
The dramatic discovery that somatic cells could be reprogrammed to induced pluripotent stem cells (iPSCs), by the expression of just four factors, has opened new opportunities for regenerative medicine and novel ways of modeling human diseases. Extensive research over the short time since the first iPSCs were generated has yielded the ability to reprogram various cell types using a diverse range of methods. However the duration, efficiency, and safety of induced reprogramming have remained a persistent limitation to achieving a robust experimental and therapeutic system. The field has worked to resolve these issues through technological advances using non-integrative approaches, factor replacement or complementation with microRNA, shRNA and drugs. Despite these advances, the molecular mechanisms underlying the reprogramming process remain poorly understood. Recently, through the use of inducible secondary reprogramming systems, researchers have now accessed more rigorous mechanistic experiments to decipher this complex process. In this review we will discuss some of the major recent findings in reprogramming, pertaining to proliferation and cellular senescence, epigenetic and chromatin remodeling, and other complex cellular processes such as morphological changes and mesenchymal-to-epithelial transition. We will focus on the implications of this work in the construction of a mechanistic understanding of reprogramming and discuss unexplored areas in this rapidly expanding field.
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 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 | 0,001 | 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 ».