A dynamic <i>in vitro</i> model of Down Syndrome neurogenesis with Trisomy 21 gene dosage correction
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT/SUMMARY Excess gene dosage from human chromosome 21 (chr21) causes Down syndrome (DS), spanning developmental as well as acute phenotypes in terminal cell types. Which phenotypes remain amenable to intervention after development is unknown. To address this question in a model of DS neurogenesis, we generated trisomy 21 (T21) human induced pluripotent stem cells (hiPSCs) alongside otherwise isogenic euploid controls from mosaic DS fibroblasts, and integrated an inducible XIST transgene on one chr21 copy. Monoallelic chr21 silencing by XIST was near-complete and irreversible in hiPSCs. Differential expression reveals T21 neural lineages and T21 hiPSCs suppress similar translation and mitochondrial pathways, and activate cellular stress responses. When XIST is induced before the neural progenitor stage, T21 dosage correction mitigates a pronounced skew towards astrogenesis in differentiation. Because our transgene remained inducible in post-mitotic T21 neurons and astrocytes, we demonstrate XIST efficiently represses genes even after terminal differentiation, which will empower exploration of cell type-specific T21 phenotypes that remain responsive to chr21 dosage.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».