Single-Cell PCR Methods for Studying Stem Cells and Progenitors
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge of the molecular and cellular events characterizing osteoblast development is growing as new markers, including important classes of regulatory molecules such as transcription factors (e.g., Cbfa-1 [1]), are elucidated. Nevertheless, a paucity of definitive and specific markers, especially for the more primitive progenitors and the hemopoietic lineages (2). One useful model, however, has been culture of mixed populations of freshly isolated cells derived from a variety of bones (e.g., 21-d fetal rat calvaria [RC]) or bone marrow stroma under conditions that favor osteoblast development (2). For example, when such heterogeneous primary cultures are grown long-term (approx 3 wk) in medium supplemented with ascorbic acid and α-glycerophosphate, a low frequency (about 0.00001–1% of unfractionated freshly isolated populations) of osteoprogenitor cells present divide and differentiate to form 3-dimensional mineralized bone nodules (3,4). These infrequent cells comprise the colony forming units or colony forming cells-osteoprogenitor (CFU-Os or CFC-Os, respectively) in populations from the whole tissue and appear analogous to the nonstem cell CFU/CFCs in lineages such as the hemopoietic. Notably, the frequency of such cells can be determined by limiting dilution, and they appear to have limited capacity for self-renewal (3,4). On the other hand, morphological, immunohistochemical, and molecular analyses have confirmed that differentiation of CFU-Os and formation of bone nodules reproducibly recapitulates a proliferation-differentiation sequence from an early precursor cell to a mature osteoblast (2).
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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) | 0,001 | 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 ».