Comparing Scaffold-Free and Fibrin-Based Adipose-Derived Stromal Cell Constructs for Adipose Tissue Engineering: An In Vitro and in Vivo Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Success of adipose tissue engineering for soft tissue repair has been limited by insufficient adipogenic differentiation, an unfavorable host response, and insufficient vascularization. In this study, we examined how scaffold-free spheroid and fibrin-based environments impact these parameters in human adipose-derived stromal cell (ASC)-based adipose constructs. ASCs were differentiated in spheroids or fibrin-based constructs. After 7 days, conditioned medium was collected and spheroids/fibrin-based constructs were either harvested or implanted subcutaneously in athymic mice. Following 7 days of implantation, the number of blood vessels in fibrin-based constructs was significantly higher than in spheroids (93±45 vs. 23±11 vessels/mm(2)), and the inflammatory response to fibrin-based constructs was less severe. The reasons for these results were investigated further in vitro. We found that ASCs in fibrin-based constructs secreted significantly higher levels of the angiogenic factors VEGF and HGF and lower levels of the inflammatory cytokine IL-8. Furthermore, ASCs in fibrin-based constructs secreted significantly higher levels of leptin and showed a 2.5-fold upregulation of the adipogenic transcription factor PPARG and a fourfold to fivefold upregulation of the adipocyte-specific markers FABP4, perilipin, and leptin. These results indicate that fibrin-based ASC constructs are potentially more suitable for ASC-based adipose tissue reconstruction than scaffold-free spheroids.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle