MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1016/j.ydbio.2021.09.001

Медицинская библиотека · Developmental biology · 2021

Human retinal model systems: Strengths, weaknesses, and future directions.

Eldred Kiara C, Reh Thomas A

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАОбзорПеревод пока не подготовлен

Аннотация

The retina is a complex neuronal structure that converts light energy into visual perception. Many specialized aspects of the primate retina, including a cone rich macula for high acuity vision, ocular size, and cell type diversity are not found in other animal models. In addition, the unique morphologies and distinct laminar positions of cell types found in the retina make this model system ideal for the study of neuronal cell fate specification. Many key early events of human retinal development are inaccessible to investigation as they occur during gestation. For these reasons, it has been necessary to develop retinal model systems to gain insight into human-specific retinal development and disease. Recent advances in culturing retinal tissue have generated new systems for retinal research and have moved us closer to generating effective regenerative therapies for vision loss. Here, we describe the strengths, weaknesses, and future directions for different human retinal model systems including dissociated primary tissue, explanted primary tissue, retinospheres, and stem cell-derived retinal organoids.

Для цитирования: Eldred Kiara C, Reh Thomas A. Human retinal model systems: Strengths, weaknesses, and future directions.. Developmental biology. 2021. DOI: 10.1016/j.ydbio.2021.09.001.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.