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Enregistrement W2890238453 · doi:10.1002/sctm.18-0087

Concise Review: Molecular Cytogenetics and Quality Control: Clinical Guardians for Pluripotent Stem Cells

2018· review· en· W2890238453 sur OpenAlexafffund
Leili Rohani, Adiv A. Johnson, Pooyan Naghsh, Derrick E. Rancourt, Henning Ulrich, Heidrun Holland

Notice bibliographique

RevueStem Cells Translational Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Mots-clésReprogrammingInduced pluripotent stem cellBiologyEpigeneticsEpigenomeGeneticsStem cellEmbryonic stem cellDNA methylationGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Now that induced pluripotent stem cell (iPSC)-based transplants have been performed in humans and organizations have begun producing clinical-grade iPSCs, it is imperative that strict quality control standards are agreed upon. This is essential as both ESCs and iPSCs have been shown to accumulate genomic aberrations during long-term culturing. These aberrations can include copy number variations, trisomy, amplifications of chromosomal regions, deletions of chromosomal regions, loss of heterozygosity, and epigenetic abnormalities. Moreover, although the differences between iPSCs and ESCs appear largely negligible when a high enough n number is used for comparison, the reprogramming process can generate further aberrations in iPSCs, including copy number variations and deletions in tumor-suppressor genes. If mutations or epigenetic signatures are present in parental cells, these can also be carried over into iPSCs. To maximize patient safety, we recommend a set of standards to be utilized when preparing iPSCs for clinical use. Reprogramming methods that do not involve genomic integration should be used. Cultured cells should be grown using feeder-free and serum-free systems to avoid animal contamination. Karyotyping, whole-genome sequencing, gene expression analyses, and standard sterility tests should all become routine quality control tests. Analysis of mitochondrial DNA integrity, whole-epigenome analyses, as well as single-cell genome sequencing of large cell populations may also prove beneficial. Furthermore, clinical-grade stem cells need to be produced under accepted regulatory good manufacturing process standards. The creation of haplobanks that provide major histocompatibility complex matching is also recommended to improve allogeneic stem cell engraftment. Stem Cells Translational Medicine 2018;7:867-875.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,006

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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