Tissue factor and thrombomodulin expression on endothelial cell‐seeded collagen modules for tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
The creation of functional tissue engineering constructs to repair or replace diseased tissues requires a well-formed vasculature network within the construct and the endothelial cells lining that vascular bed must display a nonthrombogenic phenotype. A new approach to tissue engineering involves the assembly of smaller components (modules fabricated at the hundred micron scale) into larger constructs. The modules, collagen gel containing the particular tissue cell of interest, are covered with endothelial cells prior to assembly so that the interconnected channels that are formed are lined with endothelial cells, creating a mimic of a vascular network. Here, we confirmed (using confocal microscopy primarily) that the human umbilical vein endothelial cells, seeded on collagen gel modules without a second embedded cell and without flow, bore the molecular markers of low thrombogenicity. Two days, after seeding on the modules, endothelial cells displayed the typical cobblestone morphology, formed tight cell-cell junctions and covered the whole module surface. Immunofluorescence staining showed that at both 2 days and 7 days after seeding, only a few cells expressed tissue factor while this number was dramatically increased after TNFalpha stimulation. On the other hand, thrombomodulin was expressed by the majority of seeded cells and expression was reduced after TNFalpha stimulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».