MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1539424120 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.868.4

The role of miR‐301a and the influence of extracellular environment surface tensions on the dichotomous phenotype shown in primary human bone marrow‐derived mesenchymal stem cells (868.4)

2014· article· en· W1539424120 sur OpenAlexaff
Alison Müller, Yun Li, Jessica Klassen, Darren H. Freed

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensCanadian VIGOUR CentreSt. Boniface HospitalUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellExtracellular matrixCell biologyFibronectinPhenotypeBone marrowBiologymicroRNAOsteopontinStem cellImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been established that the microenvironment of mesenchymal stem cells (MSCs) is influential in determining differentiation. Expression of non‐coding RNAs, such as microRNAs, has been found to be altered in response to various stimuli and may thus contribute to stem cell differentiation. Previous research in our lab has shown that miR‐301a mediates a dichotomous phenotype in primary human MSCs. As MSCs have been found to directly contribute to cardiac remodeling post‐MI, we sought to understand how migration from bone marrow to cardiac tissue could influence MSC differentiation. The objective of this study is to analyze how varying matrix stiffness would influence miR‐301a expression and MSC differentiation. We analyzed mRNA levels of c‐kit, Dicer, MYH9 and 10 and found that these have increased expression on fibronectin‐coated 2kPa plates simulating native bone marrow stiffness, however this is blunted on 15kPa plates, simulating left ventricle myocardium stiffness. When over‐expressing miR‐301a, we found that there is a significant decrease in c‐kit, Dicer, MYH9 and 10. Interestingly, after quantifying miR‐301a expression on these coated plates we found that there is a substantial increase on 15kPa fibronectin‐coated plates. These observations indicate that matrix stiffness may be influencing MSC differentiation via miR‐301a.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetTissue Engineering and Regenerative MedicineTravaux en français237 207