A Collagen–Chitosan Hydrogel for Endothelial Differentiation and Angiogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Cell therapy for the treatment of cardiovascular disease has been hindered by low cell engraftment, poor survival, and inadequate phenotype and function. In this study, we added chitosan to a previously developed injectable collagen matrix, with the aim of improving its properties for cell therapy and neovascularization. Different ratios of collagen and chitosan were mixed and chemically crosslinked to produce hydrogels. Swell and degradation assays showed that chitosan improved the stability of the collagen hydrogel. In culture, endothelial cells formed significantly more vascular-like structures on collagen–chitosan than collagen-only matrix. While the differentiation of circulating progenitor cells to CD31+ cells was equal on all matrices, vascular endothelial-cadherin expression was increased on the collagen–chitosan matrix, suggesting greater maturation of the endothelial cells. In addition, the collagen–chitosan matrix supported a significantly greater number of CD133+ progenitor cells than the collagen-only matrix. In vivo, subcutaneously implanted collagen–chitosan matrices stimulated greater vascular growth and recruited more von Willebrand factor (vWF+) and CXCR4+ endothelial/angiogenic cells than the collagen-only matrix. These results indicate that the addition of chitosan can improve the physical properties of collagen matrices, and enhance their ability to support endothelial cells and angiogenesis for use in cardiovascular tissue engineering applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».