Computational modelling of stem cell–niche interactions facilitates discovery of strategies to enhance tissue regeneration and counteract ageing
Notice bibliographique
Résumé
The stem cell niche is a specialized microenvironment for stem cells in an adult tissue. The niche provides cues for the maintenance and regulation of stem cell activities and thus presents a target for potential rejuvenating strategies. García‐Prat et al . found that in the heterogeneous population of quiescent stem cells of skeletal muscles, a fraction of cells responsible for regeneration and having genuine ‘stemness’ properties deteriorates only in extremely old age. An essential tool used in this analysis of stem cell–niche interactions is the computational tool, NicheHotSpotter, which proved to be instrumental for identifying niche and cell signalling factors that contribute to the maintenance of the pool of genuine quiescent stem cells. NicheHotSpotter predicts candidate factors by analysing signalling interactome and gene regulatory network data in combination with expression profiles. The effect of the niche environment on stem cells is modelled as a mean field of niche cues that induce sustained activation or inhibition of signalling pathways. In this way, NicheHotSpotter has been successful in delineating novel strategies to enhance stemness, which may rejuvenate skeletal muscle cells at the extreme old age.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».