Different Effects of Insulin-Like Growth Factor-1 and Insulin-Like Growth Factor-2 on Myogenic Differentiation of Human Mesenchymal Stem Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factors (IGFs) are critical components of the stem cell niche, as they regulate proliferation and differentiation of stem cells into different lineages, including skeletal muscle. We have previously reported that insulin-like growth factor binding protein-6 (IGFBP-6), which has high affinity for IGF-2, alters the differentiation process of placental mesenchymal stem cells (PMSCs) into skeletal muscle. In this study, we determined the roles of IGF-1 and IGF-2 and their interactions with IGFBP-6. We showed that IGF-1 increased IGFBP-6 levels within 24 hours but decreased after 3 days, while IGF-2 maintained higher levels of IGFBP-6 throughout myogenesis. IGF-1 increased IGFBP-6 in the early phase as a requirement for muscle commitment. In contrast, IGF-2 enhanced muscle differentiation as shown by the expression of muscle differentiation markers MyoD, MyoG, and MHC. IGF-1 and IGF-2 had different effects on muscle differentiation with IGF-1 promoting early commitment to muscle and IGF-2 promoting complete muscle differentiation. We also showed that PMSCs acquired increasing capacity to synthesize IGF-2 during muscle differentiation, and the capacity increased as the differentiation progressed suggesting an autocrine and/or paracrine effect. Additionally, we demonstrated that IGFBP-6 could enhance the muscle differentiation process in the absence of IGF-2.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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 découle