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Enregistrement W3003372638 · doi:10.1101/2020.02.02.929091

Direct reprogramming of astrocytes to neurons leads to functional recovery after stroke

2020· preprint· en· W3003372638 sur OpenAlexafffund
Jessica Livingston, Tina Lee, E Daniele, Clara Phillips, Alexandra Krassikova, Tom Enbar, Ines Kortebi, K.W. Annie Bang, Brennan Donville, Omadyor S. Ibragimov, Nadia Sachewsky, Cindi M. Morshead, Maryam Faiz

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésReprogrammingStroke (engine)AstrocyteNeuroscienceStroke recoveryGlial scarMedicineCortex (anatomy)BiologyCellCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stroke is the leading cause of adult disability with few treatment options for stroke survivors. Astrocyte reprogramming to neurons enables the targeted in vivo generation of new cells at the site of injury and represents a novel approach for brain repair. A number of studies have demonstrated successful conversion of astrocytes to neurons in various models of brain injury and disease; however, the impact of this strategy on tissue and functional outcome following stroke is not well established. Using AAV delivery of the transcription factor NeuroD1, we reprogrammed astrocytes 7 days after endothelin-1 induced cortical stroke, and studied the long-term cellular and functional outcomes. We found that by 63 days post-stroke, 20% of neurons in the perilesional cortex were reprogrammed. Furthermore, reprogrammed neurons had matured into regionally appropriate neuronal subtypes. Importantly, this treatment was associated with improved functional outcome using the foot fault test and gait analysis. Together, our findings indicate that in vivo reprogramming is a promising regenerative approach for stroke repair.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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