The progress of induced pluripotent stem cells derived from pigs: a mini review of recent advances
Notice bibliographique
Résumé
) are widely acknowledged as an important large mammalian animal model due to their similarity to human physiology, genetics, and immunology. Leveraging the full potential of this model presents significant opportunities for major advancements in the fields of comparative biology, disease modeling, and regenerative medicine. Thus, the derivation of pluripotent stem cells from this species can offer new tools for disease modeling and serve as a stepping stone to test future autologous or allogeneic cell-based therapies. Over the past few decades, great progress has been made in establishing porcine pluripotent stem cells (pPSCs), including embryonic stem cells (pESCs) derived from pre- and peri-implantation embryos, and porcine induced pluripotent stem cells (piPSCs) using a variety of cellular reprogramming strategies. However, the stabilization of pPSCs was not as straightforward as directly applying the culture conditions developed and optimized for murine or primate PSCs. Therefore, it has historically been challenging to establish stable pPSC lines that could pass stringent pluripotency tests. Here, we review recent advances in the establishment of stable porcine PSCs. We focus on the evolving derivation methods that eventually led to the establishment of pESCs and transgene-free piPSCs, as well as current challenges and opportunities in this rapidly advancing field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».