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Enregistrement W2980200607 · doi:10.1073/pnas.1908207116

Directing differentiation of human induced pluripotent stem cells toward androgen-producing Leydig cells rather than adrenal cells

2019· article· en· W2980200607 sur OpenAlexafffund
Lu Li, Yuchang Li, Chantal M. Sottas, Martine Culty, Jinjiang Fan, Yiman Hu, Garett Cheung, H Chemes, Vassilios Papadopoulos

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill UniversityUniversity of Southern California
Mots-clésInduced pluripotent stem cellMesenchymal stem cellTestosterone (patch)Somatic cellBiologyLeydig cellCancer researchEndocrinologyAndrogenStem cellSteroidogenic acute regulatory proteinInternal medicineCell biologyMedicineHormoneGeneEmbryonic stem cellGeneticsLuteinizing hormoneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance Our results suggest that both androgen- and cortisol-producing human Leydig and adrenal cells can be induced from human induced pluripotent stem cells. This bidirectional approach offers insights into the events specifying different steroidogenic cell populations sharing developmental origins. More importantly, our study provides a way to generate possible transplantation materials for clinical therapies. Human Leydig-like cells could also be useful for in vitro studies of testicular development and pathologies of testis-relevant diseases, and for the discovery of new drugs inducing androgen formation for hypogonadism treatment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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