Neurons derived from NeuroD1-expressing astrocytes transition through transit-amplifying intermediates but lack functional maturity
Notice bibliographique
Résumé
In vivo conversion of nonneuronal cells into neurons is a proposed strategy to replace neurons lost to CNS injury or disease. Glia-to-neuron trans-differentiation by viral vector–mediated GFAP mini-promoter–driven NeuroD1 remains hotly debated. Developing inducible, lineage-traceable transgenic mice, we find that astrocyte-to-neuron conversion is restricted to a specific time window within the lesion core of injured spinal cord and brain. Spatiotemporal lineage-mapping combined with single-cell transcriptomics reveals that ectopic NeuroD1 induces astrocyte-to-neuron conversion specifically in lesion cores via transit-amplifying OLIG2 + progenitors during early injury phase, but not in late phases or in nonreactive astrocytes. Neither a loss-of-function NeuroD1 mutant nor stemness-reprogramming factor SOX2 induces astrocyte-to-neuron conversion. However, contrary to previous reports, the neuronal-like cells generated by NeuroD1 lack mature neuroelectrical properties, limiting their functional integration into neural circuits. Together, our findings establish a spatiotemporal framework for NeuroD1-driven glia-to-neuron conversion, revealing a mechanistic shift from direct astrocyte conversion toward transit-amplifying intermediates and highlighting the functional immaturity of NeuroD1-converted neurons.
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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 | 0,000 |
| 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 ».