Abstract 12: The Effect of Extracellular Matrix Stiffness on Human Bone Marrow-Derived Mesenchymal Stem Cell Differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Differentiation of human mesenchymal stem cells (hMSCs) has been shown to be influenced by the surrounding microenvironment. It is important to understand the physiological implications of the hMSC microenvironment regarding differentiation within the body, especially in patients with cardiovascular disease. We are interested in understanding the influence of differing extracellular matrix (ECM) stiffness found in the body that the MSC encounters during its journey from the bone marrow to the infarct scar in patients recovering from a myocardial infarction. As hMSCs must respond rapidly to their environment, we also investigated the influence of microRNA at different surface tensions. HMSCs were isolated from the bone marrow of patients undergoing open heart surgery and cultured in standard DMEM/F12 with 20% FBS. We plated these cells on fibronectin-coated plates with surface tensions of 2kPa, simulating bone marrow; 15kPa, simulating left ventricle; and 100kPa, simulating a fibrotic environment. Protein and mRNA were collected for further analysis. Our data have revealed that softer surface tensions, representing a bone marrow-undifferentiating environment, cause a decrease in the protein expression of EDA-fibronectin and alpha-smooth muscle actin. There were also increases in mRNA of myosin heavy chain-9 and 10, and collagen-1. Softer surface tensions also show a slight increase in miR-301a, although at 15kPa, miR-301a expression is increased even further. Our lab has previously shown that miR-301a is involved in maintaining a proliferative phenotype of hMSCs. Interestingly, Dicer1, responsible for processing microRNAs, is upregulated at softer surface tensions and attenuated at 15kPa. Dicer1 mRNA expression is attenuated at 15kPa. These results indicate that ECM stiffness influences hMSC differentiation and the increase in Dicer1 found with softer matrices could represent an umbrella miRNA inhibition effect to effectively suppress hMSC differentiation.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».