Immobilized concentration gradients of nerve growth factor guide neurite outgrowth
Notice bibliographique
Résumé
Axons are guided to their targets by a combination of haptotactic and chemotactic cues. We previously demonstrated that soluble neurotrophic factor concentration gradients guide axons in a model system. In an attempt to translate this model system to a device for implantation, our goal was to immobilize a stable neurotrophic concentration gradient for axonal (or neurite) guidance. Nerve growth factor (NGF) was immobilized within poly(2-hydroxyethylmethacrylate) [p(HEMA)] microporous gels using a gradient maker. The NGF was stably immobilized, with only approximately 0.05% of the amount originally incorporated into the gel released over an 8-day period. Immobilized NGF was bioactive: the percent of PC12 cells extending neurites on NGF-immobilized p(HEMA) gels was 16 +/- 2%, which was statistically the same as those exposed to soluble NGF (22 +/- 6%). We were able to predict and reproducibly create stable NGF concentration gradients in the gel. At an NGF concentration gradient of 357 ng/mL/mm, PC12 cell neurites were guided up the gradient. The facile, flexible, and reproducible nature of this method allowed us to translate soluble growth factor gradient models to stable growth factor gradient devices that may ultimately enhance axonal guidance and regeneration in vivo.
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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 ».