Microenvironment Modulates Osteogenic Cell Lineage Commitment in Differentiated Embryonic Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Due to their self-renewal, embryonic stem cells (ESCs) are attractive cells for applications in regenerative medicine and tissue engineering. Although ESC differentiation has been used as a platform for generating bone in vitro and in vivo, the results have been unsatisfactory at best. It is possible that the traditional culture methods, which have been used, are not optimal and that other approaches must be explored. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: ESCs were differentiated into osteoblast lineage using a micro-mass approach. In response to osteogenic differentiation medium, many cells underwent apoptosis, while others left the micro-mass, forming small aggregates in suspension. These aggregates were cultured in three different culture conditions (adhesion, static suspension, and stirred suspension), then examined for osteogenic potential in vitro and in vivo. In adhesion culture, ESCs primed to become osteoblasts recommitted to the adipocyte lineage in vitro. In a static suspension culture, resulting porous aggregates expressed osteoblasts markers and formed bone in vivo via intermembranous ossification. In a stirred suspension culture, resulting non-porous aggregates suppressed osteoblast differentiation in favor of expanding progenitor cells. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: We demonstrate that microenvironment modulates cell fate and subsequent tissue formation during ESC differentiation. For effective tissue engineering using ESCs, it is important to develop optimized cell culture/differentiation conditions based upon the influence of microenvironment.
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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 ».