3D niche microarrays for systems-level analyses of cell fate
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The behaviour of mammalian cells in a tissue is governed by the three-dimensional (3D) microenvironment and involves a dynamic interplay between biochemical and mechanical signals provided by the extracellular matrix (ECM), cell–cell interactions and soluble factors. The complexity of the microenvironment and the context-dependent cell responses that arise from these interactions have posed a major challenge to understanding the underlying regulatory mechanisms. Here we develop an experimental paradigm to dissect the role of various interacting factors by simultaneously synthesizing more than 1,000 unique microenvironments with robotic nanolitre liquid-dispensing technology and by probing their effects on cell fate. Using this novel 3D microarray platform, we assess the combined effects of matrix elasticity, proteolytic degradability and three distinct classes of signalling proteins on mouse embryonic stem cells, unveiling a comprehensive map of interactions involved in regulating self-renewal. This approach is broadly applicable to gain a systems-level understanding of multifactorial 3D cell–matrix interactions. 3D cell culture matrices more closely resemble the natural microenvironments of stem cells than 2D systems. Here, the authors present a 3D cell culture approach to screen for the influence of environmental parameters on self-renewal and differentiation of single mouse embryonic stem cells.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle