Deciphering the effect of UM171 on human hematopoietic progenitor cell fate through clonal analysis
Notice bibliographique
Résumé
Ex vivo expansion of hematopoietic stem cells (HSC) requires the maintenance of a stemness state while cells are proliferating. This can be achieved via exposure to UM171 which leads to the degradation of chromatin modifiers and prevents the loss of key epigenetic marks. However, the chromatin landscape varies across populations within the hematopoietic system and the effect of UM171 on self-renewal and differentiation potential of different hematopoietic progenitor cells is less characterized. To address this, we use the CellTag barcoding approach to track the fate of individual stem and progenitor cells during in vitro expansion. We show that, in addition to its HSC self-renewing property, UM171 specifically modulates cell fate of a precursor common to erythroid, megakaryocytic, and mast cells in favor of self-renewal and a mast-bias differentiation trajectory. This differentiation bias can be driven by pro-inflammatory signaling pathways that are activated downstream of UM171 and results in an abundant mast cell population that can be transplanted as part of the graft to populate mice tissues in xenotransplantation studies. UM171 is being used to promote self-renewal and expansion of human hematopoietic stem cells in vitro. Here, authors show through clonal analysis that UM171 also biases the differentiation trajectories of hematopoietic progenitor cells in culture.
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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 | 0,001 |
| 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 ».