Human retinal ganglion cell neurons generated by synchronous BMP inhibition and transcription factor mediated reprogramming
Notice bibliographique
Résumé
In optic neuropathies, including glaucoma, retinal ganglion cells (RGCs) die. Cell transplantation and endogenous regeneration offer strategies for retinal repair, however, developmental programs required for this to succeed are incompletely understood. To address this, we explored cellular reprogramming with transcription factor (TF) regulators of RGC development which were integrated into human pluripotent stem cells (PSCs) as inducible gene cassettes. When the pioneer factor NEUROG2 was combined with RGC-expressed TFs (ATOH7, ISL1, and POU4F2) some conversion was observed and when pre-patterned by BMP inhibition, RGC-like induced neurons (RGC-iNs) were generated with high efficiency in just under a week. These exhibited transcriptional profiles that were reminiscent of RGCs and exhibited electrophysiological properties, including AMPA-mediated synaptic transmission. Additionally, we demonstrated that small molecule inhibitors of DLK/LZK and GCK-IV can block neuronal death in two pharmacological axon injury models. Combining developmental patterning with RGC-specific TFs thus provided valuable insight into strategies for cell replacement and neuroprotection.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».