Stem cell‐based region‐specific brain organoids: Novel models to understand neurodevelopmental defects
Notice bibliographique
Résumé
The study of human brain development and neurodevelopmental defects has remained challenging so far due to unique, specific, and complex underlying processes. Recent advances in the technologies and protocols of in vitro human brain organoid development have led to immense possibilities of understanding these processes. Human brain organoids are stem-cell derived three-dimensional in vitro tissues that resemble the developing fetal brain. Major advances in stem cell techniques pioneering the development of in vitro human brain development include reprogramming human somatic cells into induced pluripotent cells (iPSCs) followed by the targeted differentiation of iPSCs into the cells of three embryonic germ cell layers. The neural progenitor cells produced by the directed differentiation of iPSCs undergo some level of self-organization to generate in vitro human brain like tissue. A three-dimensional differentiation approach applied to create region-specific brain organoids has successfully led to develop highly specialized cortical, forebrain, pallium, and subpallium in vitro human brain organoid models. These stem cell-based brain organoids are novel models to study human brain development, neurodevelopmental defects, chemical toxicity testing, and drug repurposing screening. This review focuses on the fundamentals of brain organoid development and applications. The novel applications of using cortical organoids in understanding the mechanisms of Zika virus-induced microcephaly, congenital microcephaly, and lissencephaly are also discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».