<i>In Vitro</i> Maturation of Human iPSC-Derived Neuroepithelial Cells Influences Transplant Survival in the Stroke-Injured Rat Brain
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell transplantation is a promising strategy for brain tissue regeneration; yet, despite some success, cell survival following transplantation remains low. In this study, we demonstrate that cell viability is enhanced by control over maturation of neuronal precursor cells, which are delivered in an injectable blend of hyaluronan and methylcellulose. We selected three subpopulations of human neuronal precursor cells derived from a cortically specified neuroepithelial stem cell (cNESC) population based on differences in expression of multipotent and neuron-specific proteins: early-, mid-, and late-differentiated neurons. These cells were transplanted into an endothelin-1 stroke-injured rat brain and their survival and fate were investigated 1 week later. Significantly, more cells were found in the brain after transplanting early- or mid- differentiated cNESCs compared to the late-differentiated population. The mid-differentiated population also had significantly more β-III tubulin-positive cells than either the early- or late-differentiated populations. These results suggest that maturity has a significant impact on cell survival following transplantation and cells with an intermediate maturity differentiate to neurons.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».