Stochastic resonance is a method to improve the biosynthetic response of chondrocytes to mechanical stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Cellular mechanosensitivity is an important factor during the mechanical stimulation of tissue engineered cartilage. While the application of mechanical stimuli improves tissue growth and properties, chondrocytes also rapidly desensitize under prolonged loading thereby limiting its effectiveness. One potential method to mitigate load-induced desensitization is by superimposing noise on the loading waveforms ("stochastic resonance"). Thus, the purpose of this study was to investigate the effects of stochastic resonance on chondrocyte matrix metabolism. Chondrocyte-seeded agarose gels were subjected to dynamic compressive loading, with or without, superimposed vibrations of different amplitudes and frequency bandwidths. Changes in matrix biosynthesis were determined by radioisotope incorporation and subsequent effects on intracellular calcium signaling were evaluated by confocal microscopy. Although dependent on the duration of loading, superimposed vibrations improved cellular sensitivity to mechanical loading by further increasing matrix synthesis between 20-60%. Stochastic resonance also appeared to limit load-induced desensitization by maintaining sensitivity under desensitized loading conditions. While superimposed vibrations had little effect on the magnitude of intracellular calcium signaling, recovery of mechanosensitivity after stimulation was achieved at a faster rate suggesting that less time may be required between successive loading applications. Thus, stochastic resonance appears to be a valuable tool during the mechanical stimulation of cartilage constructs, even when suboptimal stimulation conditions are used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,007 | 0,005 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».