The Osteogenic Differentiation of Mice Bone Marrow Mesenchymal Stem Cells with Fisetin Phytoestrogen
Notice bibliographique
Résumé
Objective(s): The aim of this study was to evaluate the effects of fisetin to promote osteogenic differentiation in mice bone marrow mesenchymal stem cells (BMSCs).Materials and Methods: In this study cytotoxicity and viability of fisetin was measured by MTT assay. The differentiation effects of fisetin on BMSCs into osteoblast was assessed with alkaline phosphatase (ALP) activity measurement. Alizarin red staining and Real time PCR for osteoblast specific marker, Osteocalcin (OCN) ,Osteopontin (OPN), Runt-related transcription factor 2 (RUNX2), ERK and MAPK were investigatedResults: The results showed that fisetin does not have toxicity effect on BMSCs and it causes cell proliferation; hence 200, 400 and 800 µg/ml of fisetin was selected for the assessment of differentiation progress. Alizarin red staining (ARS) showed that fisetin promotes osteogenic differentiation on BMSCs at 21st day; dependently also higher alkaline phosphates activity was observed in the treatment groups of 10 days culture, compared to the control groups. The evaluation of Real time -PCR result evaluated showed that OCN OPN, RUNX2,ERK and MAPK genes expressions were increased.Conclusion: The results of this method, showed that differentiation in bone marrow stem cells took place through p38 MAPK, and ERK1 gene activation.
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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 ».