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Enregistrement W3181418983 · doi:10.1101/2021.07.05.451124

Direct neuronal reprogramming by temporal identity factors

2021· preprint· en· W3181418983 sur OpenAlexafffund
Camille Boudreau‐Pinsonneault, Awais Javed, Michel Fries, Pierre Mattar, Michel Cayouette

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInstitut de Recherche Clinique De MontréalKrembil Foundation
Mots-clésReprogrammingBiologyEmbryonic stem cellCell biologyProgenitor cellChromatinTranscription factorNeural stem cellProgenitorCellular differentiationStem cellNeuroscienceGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Temporal identity factors are sufficient to reprogram developmental competence of neural progenitors, but whether they could also reprogram the identity of fully differentiated cells is unknown. To address this question, we designed a conditional gene expression system combined with genetic lineage tracing that allows rapid screening of potential reprogramming factors in the mouse retina. Using this assay, we report that co-expression of the early temporal identity transcription factor Ikzf1, together with Ikzf4, another Ikaros family member, is sufficient to directly convert adult Müller glial cells into neuron-like cells in vivo, without inducing a proliferative progenitor state. scRNA-seq analysis shows that the reprogrammed cells share some transcriptional signatures with both cone photoreceptors and bipolar cells. Furthermore, we show that co-expression of Ikzf1 and Ikzf4 can reprogram mouse embryonic fibroblasts to induced neurons by remodeling chromatin and promoting a neuronal gene expression program. This work uncovers general neuronal reprogramming properties for temporal identity factors in differentiated cells, opening new opportunities for cell therapy development.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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'admission2
Résumé présentoui

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