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Enregistrement W3135137033 · doi:10.1007/s00109-021-02051-9

Regional specification and complementation with non-neuroectodermal cells in human brain organoids

2021· review· en· W3135137033 sur OpenAlexaff
Yoshiaki Tanaka, In‐Hyun Park

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Medicine · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesYale UniversityNational Institutes of HealthNOMIS StiftungNational Institute of General Medical SciencesNational Institute of Mental HealthConnecticut Innovations
Mots-clésOrganoidReprogrammingNeuroscienceMicrogliaInduced pluripotent stem cellBiologyCRISPRComputational biologyCellEmbryonic stem cellImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with emergence of the organoids, their application in biomedical research has been currently one of the most fascinating themes. For the past few years, scientists have made significant contributions to deriving organoids representing the whole brain and specific brain regions. Coupled with somatic cell reprogramming and CRISPR/Cas9 editing, the organoid technologies were applied for disease modeling and drug screening. The methods to develop organoids further improved for rapid and efficient generation of cerebral organoids. Additionally, refining the methods to develop the regionally specified brain organoids enabled the investigation of development and interaction of the specific brain regions. Recent studies started resolving the issue in the lack of non-neuroectodermal cells in brain organoids, including vascular endothelial cells and microglia, which play fundamental roles in neurodevelopment and are involved in the pathophysiology of acute and chronic neural disorders. In this review, we highlight recent advances of neuronal organoid technologies, focusing on the region-specific brain organoids and complementation with endothelial cells and microglia, and discuss their potential applications to neuronal diseases.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,316 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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