Derivation and Culture of Enriched Phrenic-Like Motor Neurons From Human iPSCs
Notice bibliographique
Résumé
The fatal motor neuron (MN) disease amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is characterized by progressive degeneration of the phrenic MNs (phMNs) controlling the activity of the diaphragm, leading to death by respiratory failure. Human experimental models to study phMNs are lacking, hindering the understanding of the mechanisms of phMN degeneration in ALS. Here, we describe a protocol to derive phrenic-like MNs from human induced pluripotent stem cells (hiPSC-phMNs) within 30 days. During spinal cord development, phMNs emerge from specific MN progenitors located in the dorsalmost MN progenitor (pMN) domain at cervical levels, under the control of a ventral-to-dorsal gradient of Sonic hedgehog (SHH) signaling and a rostro-caudal gradient of retinoic acid (RA). The method presented here uses optimized concentrations of RA and the SHH agonist purmorphamine, followed by fluorescence-activated cell sorting (FACS) of the resulting MN progenitor cells (MNPCs) based on a cell-surface protein (IGDCC3) enriched in hiPSC-phMNs. The resulting cultures are highly enriched in MNs expressing typical phMN markers. This protocol enables the generation of hiPSC-phMNs and is highly reproducible using several hiPSC lines, offering a disease-relevant system to study mechanisms of respiratory MN dysfunction. While the protocol has been validated in the context of ALS research, it can be adopted to study human phrenic MNs in other research fields where these neurons are of interest. Key features • This protocol generates enriched hiPSC-derived phrenic motor neuron cultures. • The protocol can be used to develop models to study human respiratory motor neuron disease. • The protocol allows the generation of phrenic motor neuron preparations with potential for motor neuron replacement strategies. • The protocol requires experience in hiPSC culturing and FACS-based cell sorting for a successful outcome.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».