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Enregistrement W4210331325 · doi:10.1101/2022.02.04.478858

Human Cerebral Spheroids Undergo Activity Dependent Changes In Cellular Composition And Microrna Expression

2022· preprint· en· W4210331325 sur OpenAlexaff
Thomas Parmentier, Fiona James, Elizabeth Hewitson, Craig D. C. Bailey, Nicholas Werry, Steve D. Sheridan, Roy H. Perlis, Melissa L. Perreault, Luís Gaitero, Jasmin Lalonde, Jonathan LaMarre

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurogenesisInduced pluripotent stem cellNeuroscienceBiologyPopulationHuman brainmicroRNACell biologyPremovement neuronal activityMedicineBiochemistryGeneEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Activity-induced neurogenesis has been extensively studied in rodents but the lack of ante mortem accessibility to human brain at the cellular and molecular levels limits studies of the process in humans. Using cerebral spheroids derived from human induced pluripotent stem cells (iPSCs), we investigated the effects of increased neuronal activity on neurogenesis. Our studies demonstrate that increasing neuronal activity with 4-aminopyridine in 3-month-old cerebral spheroids is associated with increases in the numbers of new neurons and decreases in the population of new glial cells. We also observed a significant decrease in the expression of miR-135a, which has previously been shown to be decreased in exercise-induced neurogenesis. Predicted targets of miR-135a include key participants in the SMAD2/3 and BDNF pathways. Together, our results suggest that iPSC-derived cerebral spheroids are an attractive model to study some aspects of activity-induced neurogenesis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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