Role of the TGF‐β pathway in dedifferentiation of human mature adipocytes
Notice bibliographique
Résumé
Dedifferentiation of adipocytes contributes to the generation of a proliferative cell population that could be useful in cellular therapy or tissue engineering. Adipocytes can dedifferentiate into precursor cells to acquire a fibroblast-like phenotype using ceiling culture, in which the buoyancy of fat cells is exploited to allow them to adhere to the inner surface of a container. Ceiling culture is usually performed in flasks, which limits the ability to test various culture conditions. Using a new six-well plate ceiling culture approach, we examined the relevance of TGF-β signaling during dedifferentiation. Adipose tissue samples from patients undergoing bariatric surgery were digested with collagenase, and cell suspensions were used for ceiling cultures. Using the six-well plate approach, cells were treated with SB431542 (an inhibitor of TGF-β receptor ALK5) or human TGF-β1 during dedifferentiation. Gene expression was measured in these cultures and in whole adipose tissue, the stromal-vascular fraction (SVF), mature adipocytes, and dedifferentiated fat (DFAT) cells. TGF-β1 and collagen type I alpha 1 (COL1A1) gene expression was significantly higher in DFAT cells compared to whole adipose tissue samples and SVF cells. TGF-β1, COL1A1, and COL6A3 gene expression was significantly higher at day 12 of dedifferentiation compared to day 0. In the six-well plate model, treatment with TGF-β1 or SB431542, respectively, stimulated and inhibited the TGF-β pathway as shown by increased TGF-β1, TGF-β2, COL1A1, and COL6A3 gene expression and decreased expression of TGF-β1, COL1A1, COL1A2, and COL6A3, respectively. Treatment of DFAT cells with TGF-β1 increased the phosphorylation level of SMAD 2 and SMAD 3. Thus, a new six-well plate model for ceiling culture allowed us to demonstrate a role for TGF-β in modulating collagen gene expression during dedifferentiation of mature adipocytes.
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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) | 0,001 | 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 ».