P.235 Differences in Human, Pig, and Rat Spinal Cord Stem Cells in Response to Inflammatory and Regenerative Factors In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Background: While the use of neural stem/progenitor cells has been reported as a promising therapeutic approach for spinal cord injury, direct comparison of adult primary animal spinal cord NSPCs have not been compared to human NSPCs under the same conditions to characterize intrinsic differences between human/animal NSPC response to inflammatory/regenerative factors. Methods: To mimic post-injury inflammation, primary-derived NSPCs from adult humans, pigs, and rats were treated with pro-inflammatory factors.To direct regeneration, NSPCs were treated with retinoic acid, platelet-derived growth factor or bone morphogenic protein-(BMP4) to induce neurons, oligodendrocytes or astrocytes, respectively.Cultures were treated for 7 or 14 days and characterized by immunocytochemistry. Results: Pro-inflammatory factors promoted more astrogenesis in rat and pig NSPCs compared to human NSPCs and induced neuronal differentiation in human NSPCs. RA increased neurogenesis of human and rat NSPCs, PDGFα increased oligodendrocyte differentiation of rat NSPCs, and BMP4 increased astrogenesis of human and rat NSPCs Conclusions: For the first time, differences in response of human, pig and rat primary NSPCs to inflammatory and regenerative factors have been identified. Better understanding of these differences is essential to improving the successful translation of regenerative therapies to humans.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».