Surface Tension Guided Hanging-Drop: Producing Controllable 3D Spheroid of High-Passaged Human Dermal Papilla Cells and Forming Inductive Microtissues for Hair-Follicle Regeneration
Notice bibliographique
Résumé
Human dermal papilla (DP) cells have been studied extensively when grown in the conventional monolayer. However, because of great deviation from the real in vivo three-dimensional (3D) environment, these two-dimensional (2D) grown cells tend to lose the hair-inducible capability during passaging. Hence, these 2D caused concerns have motivated the development of novel 3D culture techniques to produce cellular microtissues with suitable mimics. The hanging-drop approach is based on surface tension-based technique and the interaction between surface tension and gravity field that makes a convergence of liquid drops. This study used this technique in a converged drop to form cellular spheroids of dermal papilla cells. It leads to a controllable 3Dspheroid model for scalable fabrication of inductive DP microtissues. The optimal conditions for culturing high-passaged (P8) DP spheroids were determined first. Then, the morphological, histological and functional studies were performed. In addition, expressions of hair-inductive markers including alkaline phosphatase, α-smooth muscle actin and neural cell adhesion molecule were also analyzed by quantitative RT-PCR, immunostaining and immunoblotting. Finally, P8-DP microtissues were coimplanted with newborn mouse epidermal cells (EPCs) into nude mice. Our results indicated that the formation of 3D microtissues not only endowed P8-DP microtissues many similarities to primary DP, but also confer these microtissues an enhanced ability to induce hair-follicle (HF) neogenesis in vivo. This model provides a potential to elucidate the native biology of human DP, and also shows the promising for the controllable and scalable production of inductive DP cells applied in future follicle regeneration.
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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 ».