Stem cell‐derived motoneurons: Tools for studying motoneuron disease and motoneuron development
Notice bibliographique
Résumé
Ten years ago, Tom Jessell and colleagues demonstrated for the first time that mouse embryonic stem (ES) cells can be directed to differentiate into motoneurons by simply treating them in culture with two mitogens, retinoic acid and a sonic hedgehog (Shh) agonist. Since this seminal discovery there has been an explosion of research using motoneurons derived from human and mouse ES cells, as well as induced pluripotent stem (iPS) cells, to study motoneuron disease and development. My presentation will first focus on developmental studies where we exploited the fact that mouse ES cell‐derived motoneurons differentiate into a single subclass of motoneurons that selectively innervate postural muscles lining the vertebral column. We show that ES cell‐derived motoneurons are an ideal model system to examine intracellular signaling cascades regulating motor axon guidance during embryogenesis. Second, I will describe a novel in vitro model system to study synapse formation at the neuromuscular junction using ES cell‐derived motoneurons and chick myotube co‐cultures. Finally, I will explore the use of motoneurons directly derived from fibroblasts as a tool to study motoneuron diseases.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».