An <i>in vitro</i> study of peptide-loaded alginate nanospheres for antagonizing the inhibitory effect of Nogo-A protein on axonal growth
Notice bibliographique
Résumé
The adult mammalian central nervous system has limited ability to regenerate after injury. This is due, in part, to the presence of myelin-associated axon growth inhibitory proteins such as Nogo-A that bind and activate the Nogo receptor, leading to profound inhibition of actin-based motility within the growing axon tip. This paper presents an in vitro study of the use of a Nogo receptor-blocking peptide to antagonize the inhibitory effect of Nogo-A on axon growth. Alginate nanospheres were fabricated using an emulsion technique and loaded with Nogo receptor-blocking peptide, or with other model proteins. Protein release profiles were studied, and retention of the bioactivity of released proteins was verified. Primary dorsal root ganglion neurons were cultured and their ability to grow neurites was challenged with Nogo-A chimeric protein in the absence or presence of Nogo receptor antagonist peptide-loaded alginate nanospheres. Our results demonstrate that peptide released from alginate nanospheres could overcome the growth inhibitory effect of Nogo-A, suggesting that a similar peptide delivery strategy using alginate nanospheres might be used to improve axon regeneration within the injured central nervous system.
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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) | 0,000 | 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 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 ».