Controlled clustering enhances PDX1 and NKX6.1 expression in pancreatic endoderm cells derived from pluripotent stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Pluripotent stem cell (PSC)-derived insulin-producing cells are a promising cell source for diabetes cellular therapy. However, the efficiency of the multi-step process required to differentiate PSCs towards pancreatic beta cells is variable between cell lines, batches and even within cultures. In adherent pancreatic differentiation protocols, we observed spontaneous local clustering of cells expressing elevated nuclear expression of pancreatic endocrine transcription factors, PDX1 and NKX6.1. Since aggregation has previously been shown to promote downstream differentiation, this local clustering may contribute to the variability in differentiation efficiencies observed within and between cultures. We therefore hypothesized that controlling and directing the spontaneous clustering process would lead to more efficient and consistent induction of pancreatic endocrine fate. Micropatterning cells in adherent microwells prompted clustering, local cell density increases, and increased nuclear accumulation of PDX1 and NKX6.1. Improved differentiation profiles were associated with distinct filamentous actin architectures, suggesting a previously overlooked role for cell-driven morphogenetic changes in supporting pancreatic differentiation. This work demonstrates that confined differentiation in cell-adhesive micropatterns may provide a facile, scalable, and more reproducible manufacturing route to drive morphogenesis and produce well-differentiated pancreatic cell clusters.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».