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Enregistrement W2080342412 · doi:10.1089/ten.tec.2009.0641

Hypoxic/Normoxic Preconditioning Increases Endothelial Differentiation Potential of Human Bone Marrow CD133+ Cells

2010· article· en· W2080342412 sur OpenAlexaff
Lee‐Lee Ong, Wenzhong Li, Jana Kristina Oldigs, Alexander Kaminski, Bernhard Gerstmayer, Christoph Piechaczek, Wolfgang Wagner, Ren‐Ke Li, Nan Ma, Gustav Steinhoff

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part C Methods · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésBone marrowHuman boneChemistryMedicineCell biologyPathologyBiologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CD133+ cells are hemangioblasts that have capacity to generate into both hematopoietic and endothelial cells (ECs). Hypoxia/normoxia has shown to be the regulator of the balance between stemness and differentiation. In this study we performed Agilent's whole human genome oligo microarray analysis and examined the differentiation potential of the bone-marrow-derived CD133+ cells after hypoxic/normoxic preconditioning of CD133+ cells. Results showed that there was no significant increase in erythroid colony forming unit (CFU-E) and CFU-granulocyte, erythrocyte, monocyte, and megakaryocyte formation with cells treated under hypoxia/normoxia. However, a significant increment of EC forming unit at 24 h (143.2 +/- 8.0%) compared to 0 h (100 +/- 11.4%) was observed in CFU-EC analysis. Reverse transcription-polymerase chain reaction and immunostaining analysis showed that the differentiated cells diminished hematopoietic stem cell surface markers and acquired the gene markers and functional phenotype of ECs. The transcriptome profile revealed a cluster of 232 downregulated and 498 upregulated genes in cells treated for 24 h under hypoxia. The upregulated genes include angiogenic genes, angiogenic growth factor genes, angiogenic cytokine and chemokine genes, as well as angiogenic-positive regulatory genes, including FGFBP1, PDGFB, CCL15, CXCL12, CXCL6, IL-6, PTN, EREG, ERBB2, EDG5, FGF3, FHF2, GDF15, JUN, L1CAM, NRG1, NGFR, and PDGFB. On the other hand, angiogenesis inhibitors and related genes, including IL12A, MLLT7, STAB1, and TIMP2, are downregulated. Taken together, hypoxic/normoxic preconditioning may lead to the differentiation of CD133+ cells toward endothelial lineage, which may improve the current clinical trial studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations46
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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