Postnatal development of mouse spermatogonial stem cells as determined by immunophenotype, regenerative capacity, and long-term culture-initiating ability: a model for practical applications
Notice bibliographique
Résumé
Spermatogonial stem cells (SSCs) are the foundation of life-long spermatogenesis. While SSC research has advanced greatly over the past two decades, characterization of SSCs during postnatal development has not been well documented. Using the mouse as a model, in this study, we defined the immunophenotypic profiles of testis cells during the course of postnatal development using multi-parameter flow cytometry with up to five cell-surface antigens. We found that the profiles progress over time in a manner specific to developmental stages. We then isolated multiple cell fractions at different developmental stages using fluorescent-activated cell sorting (FACS) and identified specific cell populations with prominent capacities to regenerate spermatogenesis upon transplantation and to initiate long-term SSC culture. The data indicated that the cell fraction with the highest level of regeneration capacity exhibited the most prominent potential to initiate SSC culture, regardless of age. Interestingly, refinement of cell fractionation using GFRA1 and KIT did not lead to further enrichment of regenerative and culture-initiating stem cells, suggesting that when a high degree of SSC enrichment is achieved, standard markers of SSC self-renewal or commitment may lose their effectiveness to distinguish cells at the stem cell state from committed progenitors. This study provides a significant information resource for future studies and practical applications of mammalian SSCs.
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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 | 0,001 | 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 ».