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Enregistrement W2622957763 · doi:10.1177/1535370217715028

Uniform neural tissue models produced on synthetic hydrogels using standard culture techniques

2017· article· en· W2622957763 sur OpenAlexfundno aff
Christopher Barry, Matthew T. Schmitz, Nicholas E. Propson, Zhonggang Hou, Jue Zhang, Bao Kim Nguyen, Jennifer M. Bolin, Peng Jiang, Brian E. McIntosh, Mitchell D. Probasco, Scott Swanson, Ron Stewart, James A. Thomson, Michael P. Schwartz, William L. Murphy

Notice bibliographique

RevueExperimental Biology and Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health ResearchU.S. Department of Health and Human ServicesNational Institutes of HealthEnvironmental Protection Agency
Mots-clésSelf-healing hydrogelsInduced pluripotent stem cellEmbryonic stem cellOrganoidNeural stem cellCell biologyBiologyEthylene glycolChemistryStem cellBiomedical engineeringBiophysicsBiochemistryMedicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present study was to test sample reproducibility for model neural tissues formed on synthetic hydrogels. Human embryonic stem (ES) cell-derived precursor cells were cultured on synthetic poly(ethylene glycol) (PEG) hydrogels to promote differentiation and self-organization into model neural tissue constructs. Neural progenitor, vascular, and microglial precursor cells were combined on PEG hydrogels to mimic developmental timing, which produced multicomponent neural constructs with 3D neuronal and glial organization, organized vascular networks, and microglia with ramified morphologies. Spearman's rank correlation analysis of global gene expression profiles and a comparison of coefficient of variation for expressed genes demonstrated that replicate neural constructs were highly uniform to at least day 21 for samples from independent experiments. We also demonstrate that model neural tissues formed on PEG hydrogels using a simplified neural differentiation protocol correlated more strongly to in vivo brain development than samples cultured on tissue culture polystyrene surfaces alone. These results provide a proof-of-concept demonstration that 3D cellular models that mimic aspects of human brain development can be produced from human pluripotent stem cells with high sample uniformity between experiments by using standard culture techniques, cryopreserved cell stocks, and a synthetic extracellular matrix. Impact statement Pluripotent stem (PS) cells have been characterized by an inherent ability to self-organize into 3D "organoids" resembling stomach, intestine, liver, kidney, and brain tissues, offering a potentially powerful tool for modeling human development and disease. However, organoid formation must be quantitatively reproducible for applications such as drug and toxicity screening. Here, we report a strategy to produce uniform neural tissue constructs with reproducible global gene expression profiles for replicate samples from multiple experiments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,343 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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