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Enregistrement W7132882532

Directed Differentiation of Mouse and Human Pluripotent Stem Cells to Renal Progenitors and Kidney Organoids

2019· dissertation· W7132882532 sur OpenAlexaff
Theresa Chow

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRenal and related cancers
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced pluripotent stem cellOrganoidEmbryonic stem cellProgenitor cellDirected differentiationCellular differentiationReprogrammingStem cell
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pluripotent stem cells (PSC) hold great promise in regenerative medicine. In order to harness their potential, we need to understand how to differentiate PSC to the cell types of interest. Here, we differentiated mouse embryonic stem cells (ESC) to renal progenitors and kidney organoids in a controlled and step-wise manner. We used microarray to explore whole genome transcriptional changes that occurred at each stage of differentiation and found that as the cells differentiated, genes associated with metanephros, ureteric bud and blood vessel development, and cell-matrix adhesion were significantly upregulated. Over-expression of Pax2, Six1, Eya1 and Hox11 paralogues during differentiation did not improve differentiation efficiency. We were able to aggregate the renal progenitors to form kidney organoids consisting of LTL+/E cadherin+ mature proximal tubules and extracellular matrix proteins secreted by the cells themselves. We showed how we can use ESC-derived organoids to study cisplatin-induced kidney injury and as a platform for nephrotoxicity screening. Next, we used a mouse secondary reprogramming system to generate induced pluripotent stem cells (iPSC) from proximal tubule cells (PTC) and tail tip fibroblasts (TTF). We showed that there were no significant differences in the expression of pluripotency-associated markers and renal progenitor markers between the undifferentiated PTC iPSC and TTF iPSC, but after differentiation to renal progenitors, the expression of renal progenitor markers was significantly higher in PTC iPSC-derived progenitors compared to TTF iPSC-derived progenitors. Lastly, we adapted our mouse ESC differentiation protocol to human iPSC and found that the protocol could yield approximately 40% SIX2+ cells. In summary, we demonstrated a novel method of differentiating mouse ESC to renal progenitors and kidney organoids, showed how we can modify this system to investigate the influence of gene dosage and epigenetic memory on renal differentiation, and lastly, showed how we can use this organoid system as a semi-high throughput platform for nephrotoxicity screening.

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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,252
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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