A novel method to sort and enrich sensory neurons
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Peripheral sensory neurons, residing in the dorsal root ganglia (DRG), relay sensory information from the periphery to the central nervous system. Although single-cell transcriptomic studies have identified over 20 distinct sensory neuron subtypes, functional analysis and assessment of subtype-specific pathological changes remain difficult. Effective isolation and enrichment of sensory neurons are challenging yet essential for functional studies. Therefore, we used single-cell transcriptomic data from DRG to identify a panel of neuronal surface markers, including Nrxn2 and Pirt . Using these markers, we developed a fluorescence-activated cell sorting (FACS) panel for neuronal enrichment and analysis that does not rely on transgenic mouse strains and can be broadly applied. The panel was validated by microscopy and single-cell RNA (scRNA) sequencing, which also revealed broad representation of neuronal subtypes. Expression of these markers in human DRG underscores the translational value of this isolation method for sensory and pain studies. Overall, this study provides a valuable tool for isolating DRG neurons, advancing research on sensory neuron function and pain biology, and facilitating neuroimmune studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».