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Enregistrement W2950912089 · doi:10.1101/666560

Control iPSC lines with clinically annotated genetic variants for versatile multi-lineage differentiation

2019· preprint· en· W2950912089 sur OpenAlexafffundabout
Matthew R. Hildebrandt, Miriam S. Reuter, Wei Wei, Naeimeh Tayebi, Jiajie Liu, Sazia Sharmin, Jaap Mulder, Lee Stephen Lesperance, Patrick M. Brauer, Caroline Kinnear, Alina Piekna, Asli Romm, Jennifer Howe, Peter Pasceri, Rebecca S.F. Mok, Guoliang Meng, Matthew Rozycki, Deivid C. Rodrigues, Michael J. Szego, Juan Carlos Zúñiga‐Pflücker, Michele K. Anderson, Steven A. Prescott, Norman D. Rosenblum, Binita M. Kamath, Seema Mital, Stephen W. Scherer, James Ellis

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of CanadaGlaxoSmithKline
Mots-clésInduced pluripotent stem cellBiologyOrganoidComputational biologyFrameshift mutationPhenotypeCellular differentiationGeneticsCell cultureGenomeEmbryonic stem cellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Induced Pluripotent Stem Cells (iPSC) derived from healthy individuals are important controls for disease modeling studies. To create a resource of genetically annotated iPSCs, we reprogrammed footprint-free lines from four volunteers in the Personal Genome Project Canada (PGPC). Multilineage directed differentiation efficiently produced functional cortical neurons, cardiomyocytes and hepatocytes. Pilot users further demonstrated line versatility by generating kidney organoids, T-lymphocytes and sensory neurons. A frameshift knockout was introduced into MYBPC3 and these cardiomyocytes exhibited the expected hypertrophic phenotype. Whole genome sequencing (WGS) based annotation of PGPC lines revealed on average 20 coding variants. Importantly, nearly all annotated PGPC and HipSci lines harboured at least one pre-existing or acquired variant with cardiac, neurological or other disease associations. Overall, PGPC lines were efficiently differentiated by multiple users into cell types found in six tissues for disease modeling, and clinical annotation highlighted variant-preferred lines for use as unaffected controls in specific disease settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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