Optimized adipose tissue engineering strategy based on a neo‐mechanical processing method
Notice bibliographique
Résumé
Decellularized adipose tissue (DAT) represents a promising scaffold for adipose tissue engineering. However, the unique and prolonged lipid removal process required for adipose tissue can damage extracellular matrix (ECM) constituents. Moreover, inadequate vascularization limits the recellularization of DAT in vivo. We proposed a neo-mechanical protocol for rapidly breaking adipocytes and removing lipid content from adipose tissue. The lipid-depleted adipose tissue was then subjected to a fast and mild decellularization to fabricate high-quality DAT (M-DAT). Adipose liquid extract (ALE) derived from this mechanical process was collected and incorporated into M-DAT to further optimize in vivo recellularization. Ordinary DAT was fabricated and served as a control. This developed strategy was evaluated based on decellularization efficiency, ECM quality, and recellularization efficiency. Angiogenic factor components and angiogenic potential of ALE were evaluated in vivo and in vitro. M-DAT achieved the same decellularization efficiency, but exhibited better retention of ECM components and recellularization, compared with those with ordinary DAT. Protein quantification revealed considerable levels of angiogenic factors (basic fibroblast growth factor, epidermal growth factor, transforming growth factor-β1, and vascular endothelial growth factor) in ALE. ALE promoted tube formation in vitro and induced intense angiogenesis in M-DAT in vivo; furthermore, higher expression of the adipogenic factor PPARγ and greater numbers of adipocytes were evident following ALE treatment, compared with those in the M-DAT group. Mechanical processing of adipose tissue led to the production of high-quality M-DAT and angiogenic factor-enriched ALE. The combination of ALE and M-DAT could be a promising strategy for engineered adipose tissue construction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».