Aging affects mechanical properties and lubricin/PRG4 gene expression in normal ligaments
Notice bibliographique
Résumé
Age-related changes in ligament properties may have clinical implications for injuries in the mature athlete. Previous preclinical models documented mechanical and biochemical changes in ligaments with aging. The purpose of this study was to investigate the effect of aging on ligament properties (mechanical, molecular, biochemical) by comparing medial collateral ligaments (MCLs) from 1-year-old and 3-year-old rabbits. The MCLs underwent mechanical (n=7, 1-year-old; n=7, 3-year-old), molecular (n=8, 1-year-old; n=6, 3-year-old), collagen and glycosaminoglycan (GAG) content (n=8, 1-year-old; n=6, 3-year-old) and water content (n=8, 1-year-old; n=5, 3-year-old) assessments. Mechanical assessments evaluated total creep strain, failure strain, ultimate tensile strength and modulus. Molecular assessments using RT-qPCR evaluated gene expression for collagens, proteoglycans, hormone receptors, and matrix metalloproteinases and their inhibitors. While total creep strain and ultimate tensile strength were not affected by aging, failure strain was increased and modulus was decreased comparing MCLs from 3-year-old rabbits to those from 1-year-old rabbits. The mRNA expression levels for lubricin/proteoglycan 4 (PRG4) and tissue inhibitor of metalloproteinase-3 increased with aging; whereas, the mRNA expression levels for estrogen receptor and matrix metalloproteinase-1 decreased with aging. Collagen and GAG content assays and water content assessments did not demonstrate any age-related changes. The increased failure strain and decreased modulus with aging may have implications for increased susceptibility to ligament damage/injury with aging. Lubricin/PRG4 gene expression was affected by aging and its speculated role in ligament function may be related to interfascicular lubrication, which in turn may lead to altered mechanical function with aging and increases in potential for injury.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».