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Enregistrement W2052751067 · doi:10.1002/jbm.a.32585

Neural differentiation regulated by biomimetic surfaces presenting motifs of extracellular matrix proteins

2009· article· en· W2052751067 sur OpenAlexaff
Michael J. Cooke, Tasneem Zahir, Siôn R. Phillips, Deepan S. H. Shah, D. Athey, Jeremy H. Lakey, Molly S. Shoichet, Stefan Przyborski

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFibronectinExtracellular matrixLamininCell biologyNeuriteCellular differentiationMaterials scienceMatrix (chemical analysis)BiologyBiochemistryIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interaction between cells and the extracellular matrix (ECM) is essential during development. To elucidate the function of ECM proteins on cell differentiation, we developed biomimetic surfaces that display specific ECM peptide motifs in a controlled manner. Presentation of ECM domains for collagen, fibronectin, and laminin influenced the formation of neurites by differentiating PC12 cells. The effect of these peptide sequences was also tested on the development of adult neural stem/progenitor cells. In this system, collagen I and fibronectin induced the formation of beta-III-tubulin positive cells, whereas collagen IV reduced such differentiation. Biomimetic surfaces composed of multiple peptide types enabled the combinatorial effects of various ECM motifs to be studied. Surfaces displaying combined motifs were often predictable as a result of the synergistic effects of ECM peptides studied in isolation. For example, the additive effects of fibronectin and laminin resulted in greater expression of beta-III-tubulin positive cells, whereas the negative effect of the collagen IV domain was canceled out by coexpression of collagen I. However, simultaneous expression of certain ECM domains was less predictable. These data highlight the complexity of the cellular response to combined ECM signals and the need to study the function of ECM domains individually and in combination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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