MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011753122 · doi:10.1126/sciadv.aay7629

Ultrasensitive and rapid quantification of rare tumorigenic stem cells in hPSC-derived cardiomyocyte populations

2020· article· en· W3011753122 sur OpenAlexafffund
Zongjie Wang, Mark Gagliardi, Reza M. Mohamadi, Sharif Ahmed, Mahmoud Labib, Libing Zhang, Sandra Popescu, Yuxiao Zhou, Edward H. Sargent, Gordon Keller, Shana O. Kelley

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésStem cellInduced pluripotent stem cellCell biologyBiologyFlow cytometryMolecular biologyEmbryonic stem cellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to detect rare human pluripotent stem cells (hPSCs) in differentiated populations is critical for safeguarding the clinical translation of cell therapy, as these undifferentiated cells have the capacity to form teratomas in vivo. The detection of hPSCs must be performed using an approach compatible with traceable manufacturing of therapeutic cell products. Here, we report a novel microfluidic approach, stem cell quantitative cytometry (SCQC), for the quantification of rare hPSCs in hPSC-derived cardiomyocyte (CM) populations. This approach enables the ultrasensitive capture, profiling, and enumeration of trace levels of hPSCs labeled with magnetic nanoparticles in a low-cost, manufacturable microfluidic chip. We deploy SCQC to assess the tumorigenic risk of hPSC-derived CM populations in vivo. In addition, we isolate rare hPSCs from the differentiated populations using SCQC and characterize their pluripotency.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScience AdvancesMême sujetPluripotent Stem Cells ResearchTravaux en français237 207