Hydrostatic Pressure Stimulation of Human Mesenchymal Stem Cells Seeded on Collagen-Based Artificial Extracellular Matrices
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
Human mesenchymal stem cells (hMSCs) from bone marrow are considered a promising cell source for bone tissue engineering applications because of their ability to differentiate into cells of the osteoblastic lineage. Mechanical stimulation is able to promote osteogenic differentiation of hMSC; however, the use of hydrostatic pressure (HP) has not been well studied. Artificial extracellular matrices containing collagen and chondroitin sulfate (CS) have promoted the expression of an osteoblastic phenotype by hMSCs. However, there has been little research into the combined effects of biochemical stimulation by matrices and simultaneous mechanical stimulation. In this study, artificial extracellular matrices generated from collagen and/or CS were coated onto polycaprolactone-co-lactide substrates, seeded with hMSCs and subjected to cyclic HP at various time points during 21 days after cell seeding to investigate the effects of biochemical, mechanical, and combined biochemical and mechanical stimulations. Cell differentiation was assessed by analyzing the expression of alkaline phosphatase (ALP) at the protein- and mRNA levels, as well as for calcium accumulation. The timing of HP stimulation affected hMSC proliferation and expression of ALP activity. HP stimulation after 6 days was most effective at promoting ALP activity. CS-containing matrices promoted the osteogenic differentiation of hMSCs. A combination of both CS-containing matrices and cyclic HP yields optimal effects on osteogenic differentiation of hMSCs on scaffolds compared with individual responses.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle