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Enregistrement W3049003466 · doi:10.1186/s13287-020-01873-7

Transcriptome profiles acquired during cell expansion and licensing validate mesenchymal stromal cell lineage genes

2020· article· en· W3049003466 sur OpenAlexafffund
Danielle M. Wiese, Lorena R. Braid

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensEmergent BioSolutions (Canada)
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésTranscriptomeMesenchymal stem cellBiologyGene expression profilingStromal cellGeneLineage markersBone marrowComputational biologyGene expressionCell biologyImmunologyCancer researchGeneticsPhenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mesenchymal stromal cells (MSCs) are rapidly advancing as commercial therapeutics. However, there are still no adequate tools to validate the identity of MSCs and support standardization of MSC-based products. Currently accepted metrics include cell surface marker profiling and tri-lineage differentiation assays, neither of which is definitive. Transcript profiling represents a cost- and time-effective approach amenable to MSC manufacturing processes. Two independent labs recently reported non-overlapping MSC-specific transcriptomic signatures of 489 and 16 genes. METHODS: Here, we interrogated our repository of transcriptome data to determine whether routine culture manipulations including cell expansion and immune activation affect expression of the reported MSC lineage genes. These data sets comprise 4 donor populations of human umbilical cord (UC) MSCs serially cultured from cryopreservation thaw through pre-senescence, and 3 donor populations each of naïve UC and bone marrow (BM) MSCs and licensed by 3 different cytokines. RESULTS: Overall, 437 of 456 proposed signature genes assessed in these data sets were reliably expressed, representing an enduring lineage profile in 96% agreement with the previous studies. Serial passaging resulted in the downregulation of 3 signature genes, and one was silenced. Cytokine stimulation downregulated expression of 16 signature genes, and 3 were uniformly silenced in one or the other MSC type. Fifteen additional genes were unreliably detected, independent of culture manipulation. CONCLUSION: These results validate and refine the proposed transcriptomic tools for reliable identification of MSCs after isolation through cell expansion and after inflammatory activation. We propose a 24-gene signature to support standardized and accessible MSC characterization.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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