Quantitative characterization of variability in cortical neurons between healthy human induced pluripotent stem cell lines
Notice bibliographique
Résumé
When studying developmental neurological diseases such as autism spectrum disorder, human brain tissue samples are only available postmortem. The breakthrough advances allowing reprogramming of human blood or skin cells into pluripotent stem cells (iPSCs), which can be differentiated into numerous cell types including neurons and astrocytes, allow for human cell models of neurodevelopmental disorders. How different control iPSCs behave under different culturing conditions has not been compared in parallel. Here, we characterize 11 healthy control human iPSC lines differentiated into cortical neurons, 2 commercial and 9 in house lines using a combination qPCR and immunofluorescence (IF). We first tested if cell lines could be distinguished based on IF in microscopy images using a Random Forest classifier. We find that cell lines can be clearly distinguished. We next used unsupervised machine learning to cluster neurons into groups. We measure a panel of genes using qPCR across 11 cell lines from NPC and 4 weeks cortical neurons derived from iPSC grown in two types of media. We further characterize the cell lines by quantifying the proportion of cells expressing neuronal precursor and cortical neuron markers using an automated image analysis macro.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».