Induction of Expandable Tissue-Specific Progenitor Cells from Human Pancreatic Tissue through Transient Expression of Defined Factors
Notice bibliographique
Résumé
We recently demonstrated the generation of mouse induced tissue-specific stem (iTS) cells through transient overexpression of reprogramming factors combined with tissue-specific selection. Here we induced expandable tissue-specific progenitor (iTP) cells from human pancreatic tissue through transient expression of genes encoding the reprogramming factors OCT4 (octamer-binding transcription factor 4), p53 small hairpin RNA (shRNA), SOX2 (sex-determining region Y-box 2), KLF4 (Kruppel-like factor 4), L-MYC, and LIN28. Transfection of episomal plasmid vectors into human pancreatic tissue efficiently generated iTP cells expressing genetic markers of endoderm and pancreatic progenitors. The iTP cells differentiated into insulin-producing cells more efficiently than human induced pluripotent stem cells (iPSCs). iTP cells continued to proliferate faster than pancreatic tissue cells until days 100–120 (passages 15–20). iTP cells subcutaneously inoculated into immunodeficient mice did not form teratomas. Genomic bisulfite nucleotide sequence analysis demonstrated that the OCT4 and NANOG promoters remained partially methylated in iTP cells. We compared the global gene expression profiles of iPSCs, iTP cells, and pancreatic cells (islets >80%). Microarray analyses revealed that the gene expression profiles of iTP cells were similar, but not identical, to those of iPSCs but different from those of pancreatic cells. The generation of human iTP cells may have important implications for the clinical application of stem/progenitor cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».