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Enregistrement W2396095339 · doi:10.1007/978-1-62703-128-8_30

Methods to Culture, Differentiate, and Characterize Neural Stem Cells from the Adult and Embryonic Mouse Central Nervous System

2012· article· en· W2396095339 sur OpenAlexaff
Sharon A. Louis, Carmen K. H. Mak, Brent A. Reynolds

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensStemcell Technologies
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurosphereNeural stem cellEmbryonic stem cellBiologyProgenitor cellCentral nervous systemIn vitroNeuroscienceCell biologyStem cellNeural cellAdult stem cellCellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the discovery of neural stem cells (NSC) in the embryonic and adult mammalian central nervous system (CNS), there have been a growing numbers of tissue culture media and protocols to study and functionally characterize NSCs and its progeny in vitro. One of these culture systems introduced in 1992 is referred to as the Neurosphere Assay, and it has been widely used to isolate, expand, differentiate and even quantify NSC populations. Several years later because its application as a quantitative in vitro assay for measuring NSC frequency was limited, a new single-step semisolid based assay, the Neural Colony Forming Cell (NCFC) assay was developed to accurately measure NSC numbers. The NCFC assay allows the discrimination between NSCs and progenitors by the size of colonies they produce (i.e., their proliferative potential). The evolution and continued improvements made to these tissue culture tools will facilitate further advances in the promising application of NSCs for therapeutic use.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations50
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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