Cell-Biological Requirements for the Generation of Dentate Gyrus Granule Neurons
Notice bibliographique
Résumé
The dentate gyrus (DG) receives highly processed information from the associative cortices functionally integrated in the trisynaptic hippocampal circuit, which contributes to the formation of new episodic memories and the spontaneous exploration of novel environments. Remarkably, the DG is the only brain region currently known to have high rates of neurogenesis in adults (Andersen et al., 1966; Andersen et al., 1971). The DG is involved in several neurodegenerative disorders, including clinical dementia, schizophrenia, depression, bipolar disorder and temporal lobe epilepsy. The principal neurons of the DG are the granule cells. DG granule cells generated in culture would be an ideal model to investigate their normal development and the causes of the pathologies in which they are involved and as well as possible therapies. Essential to establish such in vitro models is the precise definition of the most important cell-biological requirements for the differentiation of DG granule cells. This requires a deeper understanding of the precise molecular and functional attributes of the DG granule cells in vivo as well as the DG cells derived in vitro. In this review we outline the neuroanatomical, molecular and cell-biological components of the granule cell differentiation pathway, including some growth- and transcription factors essential for their development. We summarize the functional characteristics of DG granule neurons, including the electrophysiological features of immature and mature granule cells and the axonal pathfinding characteristics of DG neurons. Additionally, we discuss landmark studies on the generation of dorsal telencephalic precursors from pluripotent stem cells (PSCs) as well as DG neuron differentiation in culture. Finally, we provide an outlook and comment critical aspects.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».