Functional immobilization of interferon‐gamma induces neuronal differentiation of neural stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Stem cell transplantation provides significant promise to regenerative strategies after injury in the central nervous system. Neural stem/progenitor cells (NSPCs) have been studied in terms of their regenerative capacity and their ability to differentiate into neurons when exposed to various soluble factors. In this study, interferon-gamma (IFN-gamma) was compared with brain-derived neurotrophic factor (BDNF) and erythropoietin and was shown to be the best single growth factor for inducing neuronal differentiation from adult rat brain-derived NSPCs. Next, IFN-gamma was surface immobilized to a methacrylamide chitosan (MAC) scaffold that was specifically designed to match the modulus of brain tissue and neuronal differentiation of NSPCs was examined in vitro by immunohistochemistry. Bioactive IFN-gamma was successfully immobilized and quantified by ELISA. Both soluble and immobilized IFN-gamma on MAC surfaces showed dose dependent neuronal differentiation with soluble saturation occurring at 100 ng/mL and the most effective immobilized IFN-gamma dose at 37.5 ng/cm(2), where significantly more neurons resulted compared with controls including soluble IFN-gamma.
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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 ».