<i>Dhh</i>‐expressing Schwann cell precursors contribute to skin and cochlear melanocytes, but not to vestibular melanocytes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For a long time, melanocytes were believed to be exclusively derived from neural crest cells migrating from the neural tube toward the developing skin. This notion was then challenged by studies suggesting that melanocytes could also be made from neural crest‐derived Schwann cell precursors (SCPs) on peripheral nerves. A SCP origin was inferred from lineage tracing studies in mice using a Plp1 promoter‐controlled Cre driver transgene ( Plp1‐CreERT2 ) and a fluorescent Rosa26 locus‐controlled Cre reporter allele ( Rosa26 FloxSTOP‐YFP ). However, doubts were raised in part because another SCP‐directed Cre driver controlled by the Dhh promoter ( Dhh‐Cre ) was apparently unable to label melanocytes when used with a non‐fluorescent Rosa26 locus‐controlled Cre reporter ( Rosa26 FloxSTOP‐LacZ ). Here, we report that the same Dhh‐Cre driver line can efficiently label melanocytes when used in a pure FVB/N background together with the fluorescent instead of the non‐fluorescent Rosa26 locus‐controlled Cre reporter. Our data further suggest that the vast majority of skin melanocytes are SCP‐derived. Interestingly, we also discovered that SCPs contribute inner ear melanocytes in a region‐specific manner, extensively contributing to the cochlea but not to the vestibule.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».