Effect of growth factors and extracellular matrix materials on the proliferation and differentiation of microencapsulated myoblasts
Notice bibliographique
Résumé
An alternative approach to gene therapy via non-autologous somatic gene therapy is to implant genetically-engineered cells protected from immune rejection with microcapsules to deliver a therapeutic gene product. This delivery system may be optimized by using myoblast cell lines which can undergo terminal differentiation into myotubes, thus removing the potential problems of tumorigenesis and space restriction. However, once encapsulated, myoblasts do not proliferate or differentiate well. We now report the use of extracellular matrix components and growth factors to improve these properties. Addition of matrix material collagen, merosin or laminin all stimulated myoblast proliferation, particularly when merosin and laminin were combined; however, none, except collagen, stimulated differentiation. Inclusion of basic fibroblast growth factor (bFGF) within the microcapsules in the presence of collagen stimulated proliferation of C2C12 myoblasts, as well as differentiation into myotubes. Inclusion of insulin growth factor (IGF-II) in the microcapsules had no effect on proliferation but accelerated myoblasts differentiation. When the above matrix material and growth factors were provided in combination, the use of merosin and laminin together with bFGF and IGF-II stimulated myoblast proliferation but had no effect on differentiation. In contrast, the cocktail containing bFGF, IGF-II and collagen induced increased myoblasts proliferation and subsequent differentiation. Hence, the combination of bFGF, IGF-II and collagen appears optimal in improving proliferation and differentiation in encapsulated myoblasts.
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 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 ».