Mechanisms Regulating Stemness and Differentiation in Embryonal Carcinoma Cells
Notice bibliographique
Résumé
Just over ten years have passed since the seminal Takahashi-Yamanaka paper, and while most attention nowadays is on induced, embryonic, and cancer stem cells, much of the pioneering work arose from studies with embryonal carcinoma cells (ECCs) derived from teratocarcinomas. This original work was broad in scope, but eventually led the way for us to focus on the components involved in the gene regulation of stemness and differentiation. As the name implies, ECCs are malignant in nature, yet maintain the ability to differentiate into the 3 germ layers and extraembryonic tissues, as well as behave normally when reintroduced into a healthy blastocyst. Retinoic acid signaling has been thoroughly interrogated in ECCs, especially in the F9 and P19 murine cell models, and while we have touched on this aspect, this review purposely highlights how some key transcription factors regulate pluripotency and cell stemness prior to this signaling. Another major focus is on the epigenetic regulation of ECCs and stem cells, and, towards that end, this review closes on what we see as a new frontier in combating aging and human disease, namely, how cellular metabolism shapes the epigenetic landscape and hence the pluripotency of all stem cells.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».