A Multi-Lineage Screen Reveals mTORC1 Inhibition Enhances Human Pluripotent Stem Cell Mesendoderm and Blood Progenitor Production
Notice bibliographique
Résumé
Human pluripotent stem cells (hPSCs) exist in heterogeneous micro-environments with multiple subpopulations, convoluting fate-regulation analysis. We patterned hPSCs into engineered micro-environments and screened responses to 400 small-molecule kinase inhibitors, measuring yield and purity outputs of undifferentiated, neuroectoderm, mesendoderm, and extra-embryonic populations. Enrichment analysis revealed mammalian target of rapamycin (mTOR) inhibition as a strong inducer of mesendoderm. Dose responses of mTOR inhibitors such as rapamycin synergized with Bone Morphogenetic protein 4 (BMP4) and activin A to enhance the yield and purity of BRACHYURY-expressing cells. Mechanistically, small interfering RNA knockdown of RAPTOR, a component of mTOR complex 1, phenocopied the mesendoderm-enhancing effects of rapamycin. Functional analysis during mesoderm and endoderm differentiation revealed that mTOR inhibition increased the output of hemogenic endothelial cells 3-fold, with a concomitant enhancement of blood colony-forming cells. These data demonstrate the power of our multi-lineage screening approach and identify mTOR signaling as a node in hPSC differentiation to mesendoderm and its derivatives.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».