Novel biologically-inspired rosette nanotube PLLA scaffolds for improving human mesenchymal stem cell chondrogenic differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Cartilage defects are a persistent issue in orthopedic tissue engineering where acute and chronic tissue damage stemming from osteoarthritis, trauma, and sport injuries, present a common and serious clinical problem. Unlike bone, cartilage repair continues to be largely intractable due to the tissue's inherently poor regenerative capacity. Thus, the objective of this study is to design a novel tissue engineered nanostructured cartilage scaffold via biologically-inspired self-assembling rosette nanotubes (RNTs) and biocompatible non-woven poly (l-lactic acid) (PLLA) for enhanced human bone marrow mesenchymal stem cell (hMSC) chondrogenic differentiation. Specifically, RNTs are a new class of biomimetic supramolecular nanomaterial obtained through the self-assembly of low-molecular-weight modified guanine/cytosine DNA base hybrids (the G∧C motif) in an aqueous environment. In this study, we synthesized a novel twin G∧C-based RNT (TB-RGDSK) functionalized with cell-favorable arginine-glycine-aspartic acid-serine-lysine (RGDSK) integrin binding peptide and a twin G∧C based RNT with an aminobutane linker molecule (TBL). hMSC adhesion, proliferation and chondrogenic differentiation were evaluated in vitro in scaffold groups consisting of biocompatible PLLA with TBL, 1:9 TB-RGDSK:TBL, and TB-RGDSK, respectively. Our results show that RNTs can remarkably increase total glycosaminoglycan, collagen, and protein production when compared to PLLA controls without nanotubes. Furthermore, the TB-RGDSK with 100% well-organized RGDSK peptides achieved the highest chondrogenic differentiation of hMSCs. The current in vitro study illustrated that RNT nanotopography and surface chemistry played an important role in enhancing hMSC chondrogenic differentiation thus making them promising for cartilage regeneration.
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) | 0,000 | 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 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 ».