Targeted activation of primitive neural stem cells in the mouse brain
Notice bibliographique
Résumé
Primitive neural stem cells (pNSCs) are the earliest NSCs to appear in the developing forebrain. They persist into the adult forebrain where they can generate all cells in the neural lineage and therefore hold great potential for brain regeneration. Thus, pNSCs are an ideal population to target to promote endogenous NSC activation. pNSCs can be isolated from the periventricular region as leukaemia inhibitory factor-responsive cells, and comprise a rare population in the adult mouse brain. We hypothesized that the pup periventricular region gives rise to more clonal pNSC-derived neurospheres but that pup-derived pNSCs are otherwise comparable to adult-derived pNSCs, and can be used to identify selective markers and activators of endogenous pNSCs. We tested the self-renewal ability, differentiation capacity and gene expression profile of pup-derived pNSCs and found them each to be comparable to adult-derived pNSCs, including being GFAP(-) , nestin(mid) , Oct4(+) . Next, we used pup pNSCs to test pharmacological compounds to activate pNSCs to promote endogenous brain repair. We hypothesized that pNSCs could be activated by targeting the cell surface proteins C-Kit and ErbB2, which were enriched in pNSCs relative to definitive NSCs (dNSCs) in an in vitro screen. C-Kit and ErbB2 signalling inhibition had distinct effects on pNSCs and dNSCs in vitro, and when infused directly into the adult brain in vivo. Targeted activation of pNSCs with C-Kit and ErbB2 modulation is a valuable strategy to activate the earliest cell in the neural lineage to contribute to endogenous brain regeneration.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».