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Enregistrement W4308705852 · doi:10.21203/rs.3.rs-301720/v1

Cellular population dynamics shape the route to human pluripotency

2022· preprint· en· W4308705852 sur OpenAlexaff
Nicola Elvassore, Onelia Gagliano, Francesco Panariello, Camilla Luni, Antonio Grimaldi, Silvia Angiolillo, Wei Qin, Manfredi Anna, Patrizia Annunziata, Shaked Slovin, Lorenzo Vaccaro, Sara Riccardo, Valentina Bouchè, Manuela Dionisi, Marcello Salvi, Sebastian Martewicz, Manli Hu, Meihua Cui, Hannah T. Stuart, Cecilia Laterza, Giacomo Baruzzo, Geoffrey Schiebinger, Barbara Di Camillo, Davide Cacchiarelli

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesShanghaiTech UniversityFondazione TelethonUniversità degli Studi di PadovaOak FoundationNational Natural Science Foundation of ChinaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaGiovanni Armenise-Harvard Foundation
Mots-clésDynamics (music)PopulationComputer sciencePhysicsDemographySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Human cellular reprogramming to induced pluripotency is still an inefficient process and this has long hindered the study of the role of critical intermediate stages. We take advantage of high efficiency reprogramming in microfluidics and temporal multi-omics to identify and resolve distinct sub-populations and their interactions. The combination of secretome analysis and single-cell transcriptomics shows functional extrinsic pathways of protein communication between reprogramming sub-populations and the re-shaping of a permissive extracellular environment. We pinpointed the HGF/MET/STAT3 axis as a potent enhancer of reprogramming, which acts via HGF accumulation within the confined system of microfluidics, and in conventional dishes needs to be supplied exogenously to enhance efficiency. Our data integrate the notion of human cellular reprogramming as a transcription factor-driven process, with the concept that it is deeply dependent on extracellular context and cell population determinants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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