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Enregistrement W2765341240 · doi:10.1021/acs.biomac.7b01422

Independently Tuning the Biochemical and Mechanical Properties of 3D Hyaluronan-Based Hydrogels with Oxime and Diels–Alder Chemistry to Culture Breast Cancer Spheroids

2017· article· en· W2765341240 sur OpenAlexafffund
Alexander E. G. Baker, Roger Y. Tam, Molly S. Shoichet

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSelf-healing hydrogelsSpheroidChemistryOximeHyaluronic acidDiels–Alder reactionCell cultureBreast cancerBiophysicsCancerCancer researchBiochemistryPolymer chemistryIn vitroMedicineBiologyInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For native breast cancer cell growth to be mimicked in vitro as spheroids, a well-defined matrix that mimics the tumor microenvironment is required. Finding a biomimetic material for 3D cell culture other than Matrigel has challenged the field. Because hyaluronan is naturally abundant in the tumor microenvironment and can be chemically modified, we synthesized a hyaluronan (HA) hydrogel with independently tunable mechanical and chemical properties for 3D culture of breast cancer cells. By modifying HA with distinct bioorthogonal functional groups, its mechanical properties are controlled by chemical cross-linking via oxime ligation, and its biochemical properties are controlled by grafting bioactive peptides via Diels-Alder chemistry. A series of hydrogels were screened in terms of stiffness and peptide composition for cancer spheroid formation. In the optimal hydrogel formulation, the 3D breast cancer spheroids showed decreased drug diffusion into their core and upregulation of cellular multidrug-resistant efflux pumps similar to what is observed in drug-resistant tumors. Our results highlight the potential of these tunable and well-defined gels in drug screening assays.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations97
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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