An Optimized Workflow to Generate and Characterize iPSC-Derived Motor Neuron (MN) Spheroids
Notice bibliographique
Résumé
A multitude of in vitro models based on induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived motor neurons (MNs) have been developed to investigate the underlying causes of selective MN degeneration in motor neuron diseases (MNDs). For instance, spheroids are simple 3D models that have the potential to be generated in large numbers that can be used across different assays. In this study, we generated MN spheroids and developed a workflow to analyze them. To start, the morphological profiling of the spheroids was achieved by developing a pipeline to obtain measurements of their size and shape. Next, we confirmed the expression of different MN markers at the transcript and protein levels by qPCR and immunocytochemistry of tissue-cleared samples, respectively. Finally, we assessed the capacity of the MN spheroids to display functional activity in the form of action potentials and bursts using a microelectrode array approach. Although most of the cells displayed an MN identity, we also characterized the presence of other cell types, namely interneurons and oligodendrocytes, which share the same neural progenitor pool with MNs. In summary, we successfully developed an MN 3D model, and we optimized a workflow that can be applied to perform its morphological, gene expression, protein, and functional profiling over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».