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Enregistrement W4280605830 · doi:10.1002/wsbm.1557

Understanding astrocyte differentiation: Clinical relevance, technical challenges, and new opportunities in the omics era

2022· review· en· W4280605830 sur OpenAlexfundno aff
Michael Lattke, François Guillemot

Notice bibliographique

RevueWIREs Mechanisms of Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilDeutsche ForschungsgemeinschaftWellcome TrustFrancis Crick InstituteMedical Research Council CanadaCancer Research UK
Mots-clésAstrocyteBiologyNeuroscienceHomeostasisRegeneration (biology)Neural stem cellCellular differentiationStem cellCell biologyCentral nervous systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Astrocytes are a major type of glial cells that have essential functions in development and homeostasis of the central nervous system (CNS). Immature astrocytes in the developing CNS support neuronal maturation and possess neural-stem-cell-like properties. Mature astrocytes partially lose these functions but gain new functions essential for adult CNS homeostasis. In pathological conditions, astrocytes become "reactive", which disrupts their mature homeostatic functions and reactivates some immature astrocyte-like properties, suggesting a partial reversal of astrocyte maturation. The loss of homeostatic astrocyte functions contributes to the pathogenesis of various neurological conditions, and therefore activating maturation-promoting mechanisms may be a promising therapeutic strategy to restore homeostasis. Manipulating the mechanisms underlying astrocyte maturation might also allow to facilitate CNS regeneration by enhancing developmental functions of adult astrocytes. However, such therapeutic strategies are still some distance away because of our limited understanding of astrocyte differentiation and maturation, due to biological and technical challenges, including the high degree of similarity of astrocytes with neural stem cells and the shortcomings of astrocyte markers. Current advances in systems biology have a huge potential to overcome these challenges. Recent transcriptomic analyses have already revealed new astrocyte markers and new regulators of astrocyte differentiation. However, the epigenomic changes that presumably occur during astrocyte differentiation remain an important, largely unexplored area for future research. Emerging technologies such as CRISPR/Cas9-based functional screens will further improve our understanding of the mechanisms underlying astrocyte differentiation. This may open up new clinical approaches to restore homeostasis in neurological disorders and/or promote CNS regeneration. This article is categorized under: Neurological Diseases > Genetics/Genomics/Epigenetics Neurological Diseases > Stem Cells and Development Neurological Diseases > Molecular and Cellular Physiology.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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.

Tête enseignante Opus0,551
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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