Enhanced osteoblastic differentiation of mesenchymal stem cells seeded in RGD-functionalized PLLA scaffolds and cultured in a flow perfusion bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
The present study combines chemical and mechanical stimuli to modulate the osteogenic differentiation of mesenchymal stem cells (MSCs). Arg-Gly-Asp (RGD) peptides incorporated into biomaterials have been shown to upregulate MSC osteoblastic differentiation. However, these effects have been assessed under static culture conditions, while it has been reported that flow perfusion also has an enhancing effect on MSC osteoblastic differentiation. It is clear that there is a need to combine RGD modification of biomaterials with mechanical stimulation of MSCs via flow perfusion and evaluate its effects on MSC differentiation down the osteogenic lineage. In this study, the effect of different levels of RGD modification of poly(L-lactic acid) scaffolds on MSC osteogenesis was evaluated under conditions of flow perfusion. It was found that there is a synergistic enhancement of different osteogenic markers, due to the combination of flow perfusion and RGD surface modification when compared to their individual effects. Furthermore, under conditions of flow perfusion, there is an RGD surface concentration optimal for differentiation, and it is flow rate-dependent. This report underlines the significance of incorporating combined biomimesis via biochemical and mechanical microenvironments that modulate in vivo cell behaviour and tissue function for more efficient tissue-engineering strategies.
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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 ».