Neural differentiation regulated by biomimetic surfaces presenting motifs of extracellular matrix proteins
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».