Skin-Derived Precursors Differentiate Into Skeletogenic Cell Types and Contribute to Bone Repair
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Notice bibliographique
Résumé
Skin-derived precursors (SKPs) are multipotent dermal precursors that share similarities with neural crest stem cells and that can give rise to peripheral neural and some mesodermal cell types, such as adipocytes. Here, we have asked whether rodent or human SKPs can generate other mesenchymally derived cell types, with a particular focus on osteocytes and chondrocytes. In culture, rodent and human foreskin-derived SKPs differentiated into alkaline-positive, collagen type-1-positive, mineralizing osteocytes, and into collagen type-II-positive chondrocytes that secreted chondrocyte-specific proteoglycans. Clonal analysis demonstrated that SKPs efficiently generated these skeletogenic cell types, and that they were multipotent with regard to the osteogenic and chondrogenic lineages. To ask if SKPs could generate these same lineages in vivo, genetically tagged, undifferentiated rat SKPs were transplanted into a tibial bone fracture model. Over the ensuing 6 weeks, many of the transplanted cells survived within the bone callus, where they were morphologically and phenotypically similar to the endogenous mesenchymal/osteogenic cells. Moreover, some transplanted cells adopted a mature osteocyte phenotype and integrated into the newly formed bone. Some transplanted cells also differentiated into chondrocytes and into smooth muscle cells and/or pericytes that were associated with blood vessels. Thus, both rodent and human SKPs generate skeletogenic cell types in culture, and the injured bone environment is sufficient to instruct SKPs to differentiate down an osteogenic lineage, in a fashion similar to the endogenous mesenchymal precursors.
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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.
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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