Quantitation of Murine and Human Hematopoietic Stem Cells by Limiting-Dilution Analysis in Competitively Repopulated Hosts
Notice bibliographique
Résumé
In designing functional assays for the various classes of hematopoietic cells described in this book, one needs to consider the properties of the cell to be measured which must be incorporated into the assay design, and the end points to allow its specific detection. The most primitive hematopoietic stem cells (HSC) in mouse and man are characterized by two cardinal properties that distinguish them from more mature clonogenic cells and their terminally differentiated progeny. Firstly, HSCs are pluripotent: they are characterized by the potential to differentiate into all of the eight major lineages of lymphoid, myeloid, and erythroid cells in vivo (1-3). Secondly, HSCs are able to self-renew, or generate daughter stem cells in vivo and in vitro that are functionally identical to the stem cell that gave rise to them (3-5). These hallmark properties of HSCs are measured empirically by their potential to regenerate and maintain lymphocytes, granulocytes, and erythrocytes upon transplantation into lethally irradiated or immunocompromised primary and secondary hosts. However, functional assays for primitive HSCs must also consider the fact that differentiated cells present in the hematopoietic organs at different times after bone marrow transplantation are derived from different types of precursors (6), and particularly at later times, cannot be assumed to be of donor origin (7). Support for this concept derives from the relatively recent demonstration in mice that most, if not all, spleen colonies detectable ≈ 2 wk after transplantation originate.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».