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Enregistrement W2594811309 · doi:10.1182/blood.v106.11.1710.1710

Estimating the Replication Rate of Hematopoietic Stem Cells in Non-Human Primates: A Test of Hayflick’s Hypothesis.

2005· article· en· W2594811309 sur OpenAlexaff
Bryan E. Shepherd, Hans‐Peter Kiem, Cynthia E. Dunbar, André Larochelle, Robert E. Donahue, Ruth Seggewiss, Peter M. Lansdorp, Peter Guttorp, Janis L. Abkowitz

Notice bibliographique

RevueBlood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSingle-cell and spatial transcriptomics
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaematopoiesisBiologyStem cellTransplantationHematopoietic stem cell transplantationHematopoietic stem cellImmunologyAndrologyGeneticsInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Because hematopoietic stem cells (HSC) cannot be directly observed, stochastic simulations in conjunction with competitive repopulation experiments have been used to estimate the replication rate of feline (1 rep per 8–10 wks) and murine (1 rep per 2.5 wks) HSC (model description and estimates in Nat Med2:190, 1996; Blood96:3399, 2001). These results could suggest that the HSC replication rate decreases with animal size and longevity, perhaps implying that the number of lifetime replications per HSC is limited and conserved in mammals. To test this, we analyzed retroviral vector gene marking and granulocyte telomere length data from baboons and rhesus macaques. Rhesus macaques are approximately the same size (weight 8 kg) as cats and have a similar lifespan (15–20 years); their hematopoietic demand, defined as the number of blood cells required per lifetime, is comparable. In contrast, baboons are larger (15 kg), live for 30 years, and have a hematopoietic demand more similar to humans. We simulated HSC dynamics for virtual baboons and macaques using specific HSC replication rates and then determined if observed data could be a random draw from 1000 simulated datasets. Compatibility of simulated and observed gene marking studies was determined by 3 formal criteria computed for both observed and simulated data: 1) the time after transplantation until the percent of marked cells stabilizes (measured using a change point model), 2) the presence or absence of drift after stabilization (drift is defined as a post-stabilization slope significantly different from 0 and estimated as at least 2% per 100 days), and 3) the amount of residual variation after stabilization (variation about a smoothed fit to the data -- transforming using the variance-stabilization transformation, arcsine of square root). Binomial probabilities were computed to evaluate Criterion 2 and Kolmogorov-Smirnov goodness of fit tests were used for evaluating Criteria 1 and 3, with p-values < 0.05 defining incompatibility. Mice and cat HSC parameters did not yield simulated data compatible with the observed baboon data. Rather, the analyses required that baboon HSC replicated less frequently, approximately once per 27–77 weeks (with 300 transplanted HSC (the estimated number infused); the range was robust to other modeling assumptions). In contrast, cat HSC parameters yielded simulated data compatible with the observed macaque data if 100–500 HSC were transplanted, whereas mice HSC parameters trended towards incompatibility (incompatible for 100 and 500 transplanted HSC; nearly incompatible for 300 transplanted HSC, p=0.07). Next, granulocyte telomere length data were simulated (methods in Exp Hematol32:1040; 2004) and preliminary data yielded best estimates for the replication rate of HSC in macaques and baboons of once per 18 weeks and once per 24 weeks, respectively. Our results (derived from 2 independent experimental approaches) demonstrate that the replication rate of macaque HSC is slower than mouse, whereas the replication rate of baboon HSC is slower than both cat and mouse; argue that the rate of HSC replication inversely correlates with longevity; and support Hayflick’s hypothesis that cells can only undergo a relatively constant finite number of lifetime replications. This apparent evolutionary constraint may extend to human HSC behavior.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,308

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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