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Enregistrement W2524261523

CARTILAGE BOUNDARY LUBRICATING ABILITY OF PRG4 (LUBRICIN) MONOMERS AND MULTIMERS WITH HYALURONAN

2014· article· en· W2524261523 sur OpenAlexvenueno aff
Janna Haladuick, Saleem Abubacker, Tannin A. Schmidt

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCartilageSynovial fluidIn vitroChemistryChromatographyAnatomyBiochemistryMedicinePathologyOsteoarthritis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION Proteoglycan 4 (PRG4), or lubricin, is a glycoprotein that exists in synovial fluid (SF) as monomeric and disulfide-bonded multimeric forms [1,2]. PRG4 functions as a critical boundary lubricant on the surface of articular cartilage [1,3]. Hyaluronan (HA) is another lubricant that lubricates at a cartilage-cartilage interface alone, and synergistically with PRG4 to reduce friction levels near that of SF [4]. Previously PRG4-multimers (PRG4-multi) have been shown to lubricate considerably better than PRG4 monomers (PRG4-mono) using an in vitro cartilage-on-cartilage friction testing system [5]. However, it is unknown if the difference in structure of PRG4-multi/-mono affects the synergism with HA. Therefore, the objective of this study was to evaluate the cartilage boundary lubricating ability of PRG4-multi & PRG4-mono with HA. METHODS Samples: PRG4 was purified from media conditioned by mature bovine cartilage explants [4]. PRG4 multi-mono was prepared via size exclusion chromatography [5]. HA (1.5MDa) was obtained from Lifecore Biomedical. Cartilage boundary lubrication: Lubricants of interest were assessed using a previously described in vitro cartilage-cartilage friction test [6]. Briefly, bovine osteochondral samples (n=8) were incubated with test lubricants overnight, compressed by 18%, allowed to stress relax then rotated at an effective velocity of 0.3 mm/s with pre-sliding durations (Tps) of 1200, 120, 12, and 1.2s. Phosphate buffered saline (PBS) and bovine SF served as negative and positive controls, respectively. All samples were prepared at a physiological concentration [4]; PRG4 at 450 μg/mL and HA at 3.33 mg/mL, in PBS. Test sequence: PBS, PRG4-mono+HA, PRG4-multi+HA, PRG4+HA, SF. Static (μ static,Neq ) and kinetic ( ) friction coefficients were calculated [4,6]. ANOVA was used to assess the effect of lubricant and Tps, as a repeated factor, on μ static,Neq and , with Tukey post-hoc on at Tps=1.2s. RESULTS Cartilage boundary lubrication: PRG4-mono/-multi+HA, functioned as effective friction-reducing cartilage boundary lubricants. However, they did not lubricate as well as PRG4+HA or SF. μ static,Neq values increased with Tps; they were highest in PBS and lowest in SF, with PRG4-mono+HA, PRG4-multi+HA, and PRG4+HA being intermediate. For clarity, values at Tps=1.2s are shown since values at Tps=1.2s were within 13.0±2.7% of those at Tps=1200s. values for PRG4-mono+HA and PRG4-multi+HA were similar (p=0.96). PRG4+HA and SF were similar (p=0.53). All other combinations were significantly different from each other (p<0.05). DISCUSSION AND CONCLUSIONS Previous studies have shown that PRG4-multi lubricates better than PRG4-mono [5]. However the results from this study show that PRG4-mono/-multi with HA lubricate in a similar manner. Interestingly, PRG4+HA lubricates better than PRG4-mono/-multi+HA, and close to that of SF. These differences could be due to a potential PRG4+HA “link molecule” [7] being purified from the PRG4-mono/-multi preparations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,368
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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