Aggregation of cloned embryos in empty zona pellucida improves derivation efficiency of pig ES-like cells
Notice bibliographique
Résumé
The development of embryonic stem cells (ESCs) from large animal species has become an important model for therapeutic cloning using ESCs derived by somatic cell nuclear transfer (SCNT). However, poor embryo quality and blastocyst formation have been major limitations for derivation of cloned ESCs (ntESCs). In this study, we have tried to overcome these problems by treating these cells with histone deacetylase inhibitors (HDACi) and aggregating porcine embryos. First, cloned embryos were treated with Scriptaid to confirm the effect of HDACi on cloned embryo quality. The Scriptaid-treated blastocysts showed significantly higher total cell numbers (29.50 ± 2.10) than non-treated blastocysts (22.29 ± 1.50, P < 0.05). Next, cloned embryo quality and blastocyst formation were analyzed in aggregates. Three zona-free, reconstructed, four-cell-stage SCNT embryos were injected into the empty zona of hatched parthenogenetic (PA) blastocysts. Blastocyst formation and total cell number of cloned blastocysts increased significantly for all aggregates (76.4% and 83.18 ± 8.33) compared with non-aggregates (25.5% and 27.11 ± 1.67, P < 0.05). Finally, aggregated blastocysts were cultured on a feeder layer to examine the efficiency of porcine ES-like cell derivation. Aggregated blastocysts showed a higher primary colony formation rate than non-aggregated cloned blastocysts (17.6 ± 12.3% vs. 2.2 ± 1.35%, respectively, P < 0.05). In addition, derived ES-like cells showed typical characters of ESCs. In conclusion, the aggregation of porcine SCNT embryos at the four-cell stage could be a useful technique for improving the development rate and quality of porcine-cloned blastocysts and the derivation efficiency of porcine ntESCs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».