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Enregistrement W2325279924 · doi:10.1038/protex.2013.006

Purification and processing of blood-forming tissue units, the haematons, in searching for mammalian stem cell niches

2013· article· en· W2325279924 sur OpenAlexfundno aff
I Blazsek, Denis Clay, Philippe Leclerc, József Blazsek, Jean‐Jacques Candelier, Csaba Dobó‐Nagy, Ibrahim Khazaal, Bruno Péault, Georges Uzan, Marie‐Caroline Le Bousse‐Kerdilès

Notice bibliographique

RevueProtocol Exchange · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de GenèveInstitute of Cancer ResearchInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésNicheStem cellBiologyEcological nicheStem cell nicheCell biologyProgenitor cellEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-renewing organs in adult mammals are composed of numerous tissue-speci c functional units, such as intestinal crypts/villi or hair follicles, which all involve stem cell \(SC) niches.Analogous tissue units in haematopoietic systems, however, have remained elusive.We design here a step-by-step protocol for in situ mapping, puri cation, enumeration and structural-functional analysis of the haematopoietic tissue unit, termed haematon.Longitudinal bisection of mouse femur and careful, limited dispersion of bone marrow \(BM) parenchyma reveals compact, node-like haematons at discreet capillary loops along the diaphysis and spongy metaphysis.Recovery and fractionation of the whole BM in a bulk cell suspension, haematon units and endosteal layer provides a reproducible tool for quantitative and topographical analysis of putative SC niches in de ned tissue compartments.We show examples how to characterize haematons in native state or following long-term culture using laser-scanning confocal microscopy, ow cytometry, clonal bioassays and videomicroscopy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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