Direct conversion of human pluripotent stem cells into cranial motor neurons using a piggyBac vector
Notice bibliographique
Résumé
Human pluripotent stem cells (PSCs) are widely used for in vitro disease modeling. One of the challenges in the field is represented by the ability of converting human PSCs into specific disease-relevant cell types. The nervous system is composed of a wide variety of neuronal types with selective vulnerability in neurodegenerative diseases. This is particularly relevant for motor neuron diseases, in which different motor neurons populations show a different susceptibility to degeneration. Here we developed a fast and efficient method to convert human induced Pluripotent Stem Cells into cranial motor neurons of the branchiomotor and visceral motor subtype. These populations represent the motor neuron subgroup that is primarily affected by a severe form of amyotrophic lateral sclerosis with bulbar onset and worst prognosis. This goal was achieved by stable integration of an inducible vector, based on the piggyBac transposon, allowing controlled activation of Ngn2, Isl1 and Phox2a (NIP). The NIP module effectively produced electrophysiologically active cranial motor neurons. Our method can be easily extended to PSCs carrying disease-associated mutations, thus providing a useful tool to shed light on the cellular and molecular bases of selective motor neuron vulnerability in pathological conditions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».