Single cell approaches define neural stem cell niches and identify microglial ligands that can enhance precursor-mediated oligodendrogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Here, we used single cell RNA sequencing and single cell spatial transcriptomics to characterize the forebrain neural stem cell (NSC) niche under homeostatic and injury conditions. We defined the dorsal and lateral ventricular-subventricular zones (V-SVZs) as two distinct neighborhoods and showed that, after white matter injury, NSCs are activated to make oligodendrocytes dorsally for remyelination. This activation is coincident with an increase in transcriptionally distinct microglia in the dorsal V-SVZ niche. We modeled ligand-receptor interactions within this changing niche and identified two remyelination-associated microglial ligands, insulin growth factor 1 and oncostatin M, that promote precursor proliferation and oligodendrogenesis in culture. Infusion of either ligand into the lateral ventricles also enhanced oligodendrogenesis, even in the lateral V-SVZ, where NSCs normally make neuroblasts. These data support a model where gliogenesis versus neurogenesis is determined by the local NSC neighborhood and where injury-induced niche alterations promote NSC activation, local oligodendrogenesis, and likely contribute to myelin repair.
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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 ».