Discrete-to-analog signal conversion in human pluripotent stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During development, state transitions are coordinated through changes in the identity of molecular regulators in a cell state- and dose specific manner. The ability to rationally engineer such functions in human pluripotent stem cells (hPSC) will enable numerous applications in regenerative medicine. Herein we report the generation of synthetic gene circuits that can detect a discrete cell state, and upon state detection, produce fine-tuned effector proteins in a programmable manner. Effectively, these gene circuits convert a discrete (digital-like) cell state into an analog signal by merging AND-like logic integration of endogenous miRNAs (classifiers) with a miRNA-mediated output fine-tuning technology (miSFITs). Using an automated miRNA identification and model-guided circuit optimization approach, we were able to produce robust cell state specific and graded output production in undifferentiated hPSC. We further finely controlled the levels of endogenous BMP4 secretion, which allowed us to document the effect of endogenous factor secretion in comparison to exogenous factor addition on early tissue development using the hPSC-derived gastruloid system. Our work provides the first demonstration of a discrete-to-analog signal conversion circuit operating in living hPSC, and a platform for customized cell state-specific control of desired physiological factors, laying the foundation for programming cell compositions in hPSC-derived tissues and beyond. Graphical Abstract
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».