Highly efficient reprogrammable mouse lines with integrated reporters to track the route to pluripotency
Notice bibliographique
Résumé
Revealing the molecular events associated with reprogramming different somatic cell types to pluripotency is critical for understanding the characteristics of induced pluripotent stem cell (iPSC) therapeutic derivatives. Inducible reprogramming factor transgenic cells or animals—designated as secondary (2°) reprogramming systems—not only provide excellent experimental tools for such studies but also offer a strategy to study the variances in cellular reprogramming outcomes due to different in vitro and in vivo environments. To make such studies less cumbersome, it is desirable to have a variety of efficient reprogrammable mouse systems to induce successful mass reprogramming in somatic cell types. Here, we report the development of two transgenic mouse lines from which 2° cells reprogram with unprecedented efficiency. These systems were derived by exposing primary reprogramming cells containing doxycycline-inducible Yamanaka factor expression to a transient interruption in transgene expression, resulting in selection for a subset of clones with robust transgene response. These systems also include reporter genes enabling easy readout of endogenous Oct4 activation (GFP), indicative of pluripotency, and reprogramming transgene expression (mCherry). Notably, somatic cells derived from various fetal and adult tissues from these 2° mouse lines gave rise to highly efficient and rapid reprogramming, with transgene-independent iPSC colonies emerging as early as 1 wk after induction. These mouse lines serve as a powerful tool to explore sources of variability in reprogramming and the mechanistic underpinnings of efficient reprogramming systems.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 ».