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Record W2289585702 · doi:10.71781/31374

Découverte de cellules souches potentielles de l’épithélium thymique

2014· dissertation· fr· W2289585702 on OpenAlexfundno aff
Maude Dumont-Lagacé

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2014
Typedissertation
Languagefr
FieldNeuroscience
TopicAxon Guidance and Neuronal Signaling
Canadian institutionsnot available
FundersCanadian Institutes of Health Research
KeywordsBiologyPithHorticulture

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le thymus subit un vieillissement précoce, appelé involution thymique, qui cause une perte de fonction du thymus avec l’âge. À ce jour, les mécanismes de renouvellement des cellules épithéliales thymiques (TECs) sont encore mal compris, c’est pourquoi nous avons voulu identifier les cellules souches de l’épithélium thymique. Comme les cellules souches sont quiescentes dans plusieurs tissus, les objectifs de notre étude étaient de déterminer si l’épithélium thymique contenait des cellules quiescentes et d’étudier la cinétique de prolifération des TECs chez les souris jeunes et adultes. Pour ce faire, nous avons utilisé une souris transgénique (H2B-GFP Tet-On) nous permettant d’identifier les cellules ne se divisant pas sur une longue période de temps (LRC, label-retaining cells¬). Nous avons d’abord montré que les TECs proliféraient plus rapidement chez les femelles que les mâles. De plus, nous avons trouvé plusieurs différences entre l’épithélium thymique post-natal et adulte : (1) les TECs corticales (cTECs) et médullaires (mTECs) ont un taux de prolifération similaire chez les jeunes souris, mais chez l’adulte, les cTECs prolifèrent plus lentement que les mTECs; (2) les TECs prolifèrent plus rapidement chez les souris jeunes que adultes; (3) des LRC sont détectées chez l’adulte, mais pas chez les jeunes souris. Les LRC, retrouvées dans le compartiment cTEC, sous-expriment des gènes associés à la sénescence et surexpriment des gènes importants pour le développement et le renouvellement des TECs. Ces résultats montrent que ces cellules sont quiescentes et suggèrent qu’elles pourraient bel et bien être les progéniteurs thymiques responsables du renouvellement des TECs adultes.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.006

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.051
GPT teacher head0.312
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
Admission routes1
Has abstractyes

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