Enhanced efficiency of nonviral direct neuronal reprogramming on topographical patterns
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle