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Enregistrement W4306404638 · doi:10.1242/dev.200713

Modeling mammalian spermatogonial differentiation and meiotic initiation<i>in vitro</i>

2022· article· en· W4306404638 sur OpenAlexaff
Oleksandr Kirsanov, Taylor A. Johnson, Taylor Malachowski, Bryan A. Niedenberger, Emma A. Gilbert, Debajit Bhowmick, P. Hande Özdi̇nler, Douglas A. Gray, Kelsey H. Fisher‐Wellman, Brian P. Hermann, Christopher B. Geyer

Notice bibliographique

RevueDevelopment · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthEast Carolina UniversityEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentMale Contraceptive Initiative
Mots-clésBiologyMeiosisRetinoic acidCell biologyIn vitroCellular differentiationGeneticsGerm cellCell sortingHomologous recombinationGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In mammalian testes, premeiotic spermatogonia respond to retinoic acid by completing an essential lengthy differentiation program before initiating meiosis. The molecular and cellular changes directing these developmental processes remain largely undefined. This wide gap in knowledge is due to two unresolved technical challenges: (1) lack of robust and reliable in vitro models to study differentiation and meiotic initiation; and (2) lack of methods to isolate large and pure populations of male germ cells at each stage of differentiation and at meiotic initiation. Here, we report a facile in vitro differentiation and meiotic initiation system that can be readily manipulated, including the use of chemical agents that cannot be safely administered to live animals. In addition, we present a transgenic mouse model enabling fluorescence-activated cell sorting-based isolation of millions of spermatogonia at specific developmental stages as well as meiotic spermatocytes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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