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Enregistrement W2912585447 · doi:10.12688/f1000research.16802.1

An in vitro model for studying CNS white matter: functional properties and experimental approaches

2019· preprint· en· W2912585447 sur OpenAlexaff
Silvia Bijland, Gemma Thomson, Matthew Euston, Kyriakos Michail, Katja Thümmler, Steve Mücklisch, Colin L. Crawford, Susan C. Barnett, Marκ McLaughlin, Thomas Anderson, Christopher Linington, Euan R. Brown, Eric R. Kalkman, Julia M. Edgar

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Centre for the Replacement, Refinement and Reduction of Animals in ResearchNational Centre for the Replacement Refinement and Reduction of Animals in ResearchMultiple Sclerosis Society
Mots-clésNeuroscienceBiologyMultiple sclerosisMicrogliaWhite matterImmune systemSpinal cordMedicineImmunologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<ns5:p> The normal development and maintenance of CNS white matter, and its responses to disease and injury, are defined by synergies between axons, oligodendrocytes, astrocytes and microglia, and further influenced by peripheral components such as the gut microbiome and the endocrine and immune systems. Consequently, mechanistic insights, therapeutic approaches and safety tests rely ultimately on <ns5:italic>in vivo</ns5:italic> models and clinical trials. However, <ns5:italic>in vitro</ns5:italic> models that replicate the cellular complexity of the CNS can inform these approaches, reducing costs and minimising the use of human material or experimental animals; in line with the principles of the 3Rs. Using electrophysiology, pharmacology, time-lapse imaging, and immunological assays, we demonstrate that murine spinal cord-derived myelinating cell cultures recapitulate spinal-like electrical activity and innate CNS immune functions, including responses to disease-relevant myelin debris and pathogen associated molecular patterns (PAMPs). Further, we show they are (i) amenable to siRNA making them suitable for testing gene-silencing strategies; (ii) can be established on microelectrode arrays (MEAs) for electrophysiological studies; and (iii) are compatible with multi-well microplate formats for semi-high throughput screens, maximising information output whilst further reducing animal use. We provide protocols for each of these. Together, these advances increase the utility of this <ns5:italic>in vitro</ns5:italic> tool for studying normal and pathological development and function of white matter, and for screening therapeutic molecules or gene targets for diseases such as multiple sclerosis, motor neuron disease or spinal cord injury, whilst avoiding <ns5:italic>in vivo</ns5:italic> approaches on experimental animals. </ns5:p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,382
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,039 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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