JoVE Video Dataset
Notice bibliographique
Résumé
The advancement of cell transplantation approaches requires model systems that allow an accurate assessment of transplanted cell functional potency. For the central nervous system, although xenotransplantation remains state-of-the-art, such models are technically challenging, limited in throughput, and expensive. Moreover, the environmental signals present do not perfectly cross-react with human cells. This paper presents an inexpensive, accessible, and high-throughput-compatible model for the transplantation and tracking of human neural cells into human cerebral organoids. These organoids can be easily generated from human induced pluripotent stem cells using commercial kits and contain the key cell types of the cerebrum. We first demonstrate this transplant protocol with the injection of EGFP-labeled human iPSC-derived neural progenitor cells (NPCs) into these organoids. We next discuss considerations for tracking the growth of these cells in the organoid by live-cell fluorescence microscopy and demonstrate the tracking of transplanted EGFP-labeled NPCs in an organoid over a 4 month period. Finally, we present a protocol for the sectioning, cyclic immunofluorescent staining, and imaging of the transplanted cells in their local context. The organoid transplantation model presented here allows the long-term (at least 4 months) tracking of transplanted human cells directly in a human microenvironment with an inexpensive and simple-to-perform protocol. It, thus, represents a useful model both for neural cell therapies (transplants) and, likely, for modeling central nervous system (CNS) tumors in a more microenvironmentally accurate manner.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,400 | 0,247 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».