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Enregistrement W4365814742 · doi:10.1186/s13287-023-03302-x

A beginner’s guide on the use of brain organoids for neuroscientists: a systematic review

2023· review· en· W4365814742 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research & Therapy · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésOrganoidForebrainNeuroscienceWnt signaling pathwayBiologySMADComputational biologyCell biologySignal transductionCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The first human brain organoid protocol was presented in the beginning of the previous decade, and since then, the field witnessed the development of many new brain region-specific models, and subsequent protocol adaptations and modifications. The vast amount of data available on brain organoid technology may be overwhelming for scientists new to the field and consequently decrease its accessibility. Here, we aimed at providing a practical guide for new researchers in the field by systematically reviewing human brain organoid publications. METHODS: Articles published between 2010 and 2020 were selected and categorised for brain organoid applications. Those describing neurodevelopmental studies or protocols for novel organoid models were further analysed for culture duration of the brain organoids, protocol comparisons of key aspects of organoid generation, and performed functional characterisation assays. We then summarised the approaches taken for different models and analysed the application of small molecules and growth factors used to achieve organoid regionalisation. Finally, we analysed articles for organoid cell type compositions, the reported time points per cell type, and for immunofluorescence markers used to characterise different cell types. RESULTS: Calcium imaging and patch clamp analysis were the most frequently used neuronal activity assays in brain organoids. Neural activity was shown in all analysed models, yet network activity was age, model, and assay dependent. Induction of dorsal forebrain organoids was primarily achieved through combined (dual) SMAD and Wnt signalling inhibition. Ventral forebrain organoid induction was performed with dual SMAD and Wnt signalling inhibition, together with additional activation of the Shh pathway. Cerebral organoids and dorsal forebrain model presented the most cell types between days 35 and 60. At 84 days, dorsal forebrain organoids contain astrocytes and potentially oligodendrocytes. Immunofluorescence analysis showed cell type-specific application of non-exclusive markers for multiple cell types. CONCLUSIONS: We provide an easily accessible overview of human brain organoid cultures, which may help those working with brain organoids to define their choice of model, culture time, functional assay, differentiation, and characterisation strategies.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,656
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,143 · 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