Use of induced pluripotent stem cells to investigate the effects of purine nucleoside phosphorylase deficiency on neuronal development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inherited defects in the function of the purine nucleoside phosphorylase (PNP) enzyme can cause severe T cell immune deficiency and early death from infection, autoimmunity, or malignancy. In addition, more than 50% of patients suffer diverse non-infectious neurological complications. However the cause for the neurological abnormalities are not known. Objectives: Differentiate induced pluripotent stem cells (iPSC) from PNP-deficient patients into neuronal cells to better understand the effects of impaired purine metabolism on neuronal development. Methods: Sendai virus was used to generate pluripotent stem cells from PNP-deficient and healthy control lymphoblastoid cells. Cells were differentiated into neuronal cells through the formation of embryoid bodies. Results: After demonstration of pluripotency, normal karyotype, and retention of the PNP deficiency state, iPSC were differentiated into neuronal cells. PNP-deficient neuronal cells had reduced soma and nuclei size in comparison to cells derived from healthy controls. Spontaneous apoptosis, determined by Caspase-3 expression, was increased in PNP-deficient cells. Conclusions: iPSC from PNP-deficient patients can be differentiated into neuronal cells, thereby providing an important tool to study the effects of impaired purine metabolism on neuronal development and potential treatments. Statement of novelty: We report here the first generation and use of neuronal cells derived from induced pluripotent stem cells to model human PNP deficiency, thereby providing an important tool for better understanding and management of this condition.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle