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Enregistrement W7020747139

Molecular mechanisms regulating cortical precursor differentiation

2005· other· en· W7020747139 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2005
Typeother
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectroporationPrecursor cellTranscription factorEmbryonic stem cellIntracellularNeurotrophinNeurogenesisCellular differentiationCytokine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During development of the mammalian cerebral cortex, precursor cells in the ventricular zone sequentially produce neurons and glial cells. This process clearly involves a complex interplay between intrinsic cellular machinery and extrinsic cues. Remarkably, embryonic cortical precursor cells isolated at the onset of neurogenesis, and cultured under serum-free conditions, will mimic the temporal differentiation pattern observed in vivo, producing neurons first, and then glia. In the studies presented here, I have used this system to identify critical components of the intracellular machinery that co-ordinately control two essential steps in neuronal differentiation, exit from the cell cycle (via the retinoblastoma family) and induction of neuronal gene expression (via the basic helix-loop-helix transcription factors). I then demonstrate that endogenously produced neurotrophins are crucial autocrine/paracrine extracellular factors that regulate the precursor-to-neuron transition by promoting precursor survival (through the PI3-kinase-Akt signaling pathway) and neuronal differentiation (through the MEK-ERK pathway). Finally, I identify the nature of the "cortical timer mechanism" for sequential generation of neurons and glial cells: increasing levels of cytokines are produced by newly born neurons, which act to instruct the remaining precursors to produce glial cells. This neuron-based feedback mechanism was verified by using in utero electroporation to alter levels of cytokine signaling components within the developing cortex, and by analysing mice deficient for the cytokine cardiotrophin-1, which in both cases impaired the onset of gliogenesis. Taken together, our findings have led to a better molecular understanding of cortical precursor biology and cortex development, which could ultimately lead to the design of novel therapeutic strategies for neurodegenerative disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,150 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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