Enhanced efficiency of nonviral direct neuronal reprogramming on topographical patterns
Notice bibliographique
Résumé
Nonviral direct neuronal reprogramming holds significant potential in the fields of tissue engineering and regenerative medicine. However, the issue of low reprogramming efficiency poses a major barrier to its application. We propose that topographical cues, which have been applied successfully to enhance lineage-directed differentiation and multipotent stem cell transdifferentiation, could improve nonviral direct neuronal reprogramming efficiency. To investigate, we used a polymer-BAM (Brn2, Ascl1, Myt1l) factor transfection polypex to reprogram primary mouse embryonic fibroblasts. Using a multiarchitecture chip, we screened for patterns that may improve transfection and/or subsequent induced neuron reprogramming efficiency. Selected patterns were then investigated further by analyzing β-tubulin III (TUJ1) and microtubule-associated protein 2 (MAP2) protein expression, cell morphology and electrophysiological function of induced neurons. Certain hierarchical topographies, with nanopatterns imprinted on micropatterns, significantly improved the percentage of TUJ1+ and MAP2+ cells. It is postulated that the microscale base pattern enhances initial BAM expression while the nanoscale sub-pattern promotes subsequent maturation. This is because the base pattern alone increased expression of TUJ1 and MAP2, while the nanoscale pattern was the only pattern yielding induced neurons capable of firing multiple action potentials. Nanoscale patterns also produced the highest fraction of cells showing spontaneous synaptic activity. Overall, reprogramming efficiency with one dose of polyplex on hierarchical patterns was comparable to that of five doses without topography. Thus, topography can enhance nonviral direct reprogramming of fibroblasts into induced neurons.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».