Transdifferentiation of Human Circulating Monocytes Into Neuronal-Like Cells in 20 Days and Without Reprograming
Notice bibliographique
Résumé
Despite progress, our understanding of psychiatric and neurological illnesses remains poor, at least in part due to the inability to access neurons directly from patients. Currently, there are in vitro models available but significant work remains, including the search for a less invasive, inexpensive and rapid method to obtain neuronal-like cells with the capacity to deliver reproducible results. Here we present a new protocol to transdifferentiate human circulating monocytes into neuronal-like cells in 20 days and without the need for viral insertion or reprograming. We have thoroughly characterized these monocyte-derived neuronal-like cells (MDNCs) through various approaches including; single cell mRNA sequencing, flow cytometry, electrophysiology, western blots, immunofluorescence and pharmacological techniques. These MDNCs resemble human neurons early in development, express a variety of neuronal genes as well as several neuronal proteins and also present electrical activity. In addition, when these neuronal-like cells are exposed to either dopamine or colchicine, they respond similarly to neurons by retracting their neuronal arborizations. More importantly, MDNCs exhibit reproducible differentiation rates, arborizations and expression of dopamine 1 receptors on separate sequential samples from the same individual. To provide context and help researchers decide which in vitro model of neuronal development is best suited to address their scientific question, we compare our results with those of other in vitro models currently available and expose advantages and disadvantages of each paradigm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».