Proteomic analysis of extracellular matrices used in stem cell culture
Notice bibliographique
Résumé
Numerous matrices for the growth of human embryonic stem cells (hESC) in vitro have been described. However, their exact composition is typically unknown. Information on the components of these matrices will aid in the development of a fully defined growth surface for hESCs. These matrices typically consist of mixture of proteins present in a wide range of abundance making their characterization challenging. In this study, we performed the proteomic analysis of five previously uncharacterized matrices: CellStart, Human Basement Membrane Extract (Human BME), StemXVivo, Bridge Human Extracellular Matrix (BridgeECM), and mouse embryonic fibroblast conditioned matrix (MEF-CMTX). Based on a proteomics protocol optimized using lysates from HeLa cells, we undertook the analysis of the five complex extracellular matrix (ECM) samples using a combination of strong anion and cation exchange chromatography and SDS-PAGE. For each of these matrices, we identify numerous proteins, indicating their complex nature. We also compared these results with a similar proteomics analysis of the growth matrix, Matrigel™. From these analyses, we observed that fibronectin is a primary component of nearly all hESC supportive matrices. This observation led to the investigation of the suitability of fibronectin as a defined ECM for the growth of hESCs. We found that fibronectin promotes the maintenance of pluripotent H9 and CA1 hESCs in an undifferentiated state using mTeSR1 medium. This finding validates the utility of characterizing matrices used for hESC growth in revealing ECM components required for culturing hESCs in a universally applicable defined system.
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 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 | 0,001 |
| 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 ».