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Enregistrement W3157686644 · doi:10.1038/s41598-021-88978-y

CD82 is a marker to isolate β cell precursors from human iPS cells and plays a role for the maturation of β cells

2021· article· en· W3157686644 sur OpenAlexaff
Ami Watanabe, Anna Tanaka, Chizuko Koga, Masahito Matsumoto, Yasushi Okazaki, Tatsuya Kin, Atsushi Miyajima

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta Hospital
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of TokyoJapan Agency for Medical Research and Development
Mots-clésCell biologyTetraspaninEnteroendocrine cellInduced pluripotent stem cellProgenitor cellBiologyStem cellCell cultureCellCancer researchEndocrinologyEndocrine systemHormoneBiochemistryEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Generation of pancreatic β cells from pluripotent stem cells is a key technology to develop cell therapy for insulin-dependent diabetes and considerable efforts have been made to produce β cells. However, due to multiple and lengthy differentiation steps, production of β cells is often unstable. It is also desirable to eliminate undifferentiated cells to avoid potential risks of tumorigenesis. To isolate β cell precursors from late stage pancreatic endocrine progenitor (EP) cells derived from iPS cells, we have identified CD82, a member of the tetraspanin family. CD82+ cells at the EP stage differentiated into endocrine cells more efficiently than CD82− EP stage cells. We also show that CD82+ cells in human islets secreted insulin more efficiently than CD82− cells. Furthermore, knockdown of CD82 expression by siRNA or inhibition of CD82 by monoclonal antibodies in NGN3+ cells suppressed the function of β cells with glucose-stimulated insulin secretion, suggesting that CD82 plays a role in maturation of EP cells to β cells.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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