High throughput screening reveals no significant changes in protein synthesis, processing, and degradation machinery during passaging of mesenchymal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Increasing reports of successful and safe application of bone marrow derived mesenchymal stem cells (BM-MSCs) for cell therapy are pouring in from numerous studies. However poor survival of transplanted cells in the recipient has impaired the benefits of BM-MSCs based therapies. Therefore cell product preparation procedures pertaining to MSC therapy need to be optimized to improve the survival of transplanted cells. One of the important ex vivo procedures in the preparation of cells for therapy is passaging of BM-MSCs to ensure a suitable number of cells for transplantation, which may affect the turnover of proteins involved in regulation of cell survival and (or) death pathways. In the current study, we investigated the effect of an increase in passage number of BM-MSCs in cell culture on the intracellular protein turnover (protein synthesis, processing, and degradation machinery). We performed proteomic analysis of BM-MSCs at different passages. There was no significant difference observed in the ribosomal, protein processing, and proteasomal pathways related proteins in BM-MSCs with an increase in passage number from P3 to P7. Therefore, expansion of MSCs in the cell culture in clinically relevant passages (Passage 3-7) does not affect the quality of MSCs in terms of intracellular protein synthesis and turnover.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».