Biomaterials for neural-tissue engineering — Chitosan supports the survival, migration, and differentiation of adult-derived neural stem and progenitor cells
Notice bibliographique
Résumé
Neural precursor cells (NPCs or stem and progenitor cells) are promising in transplantation strategies to treat an injury to the central nervous system, such as a spinal cord injury (SCI), because of their ability to differentiate into neurons and glia. Transplantation studies to date have met with limited success for a number of reasons, including poor cell survival. One way to encourage cell survival in injured tissue is to provide the cells with a scaffold to enhance their survival, their integration, and potentially their differentiation into appropriate cell types. Towards this end, four amine-functionalized hydrogels were screened in vitro for adult murine NPC viability, migration, and differentiation: chitosan, poly(oligoethylene oxide dimethacrylate-co-2-amino ethyl methacrylate), blends of poly(oligoethylene oxide dimethacrylate-co-2-amino ethyl methacrylate), and poly(vinyl alcohol), and poly(glycerol dimethacrylate-co-2-amino ethyl methacrylate). The greatest cell viability was found on chitosan at all times examined, Chitosan had the greatest surface amine content and the lowest equilibrium water content, which likely contributed to the greater NPC viability observed over three weeks in culture. Only chitosan supported survival of multipotent stem cells and the differentiation of the progenitors into neurons, astrocytes, and oligodendrocytes. Plating intact NPC colonies revealed greater cell migration on chitosan relative to the other hydrogels. Importantly, long term cultures on chitosan showed no significant difference in total cell counts over time, suggesting no net cell growth. Together, these findings reveal chitosan as a promising material for the delivery of adult NPC cell-based therapies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».