Flowable Polyethylene Glycol Hydrogels Support the in Vitro Survival and Proliferation of Dermal Progenitor Cells in a Mechanically Dependent Manner
Notice bibliographique
Résumé
Cell-based therapies have garnered considerable interest largely because of their potential utility for tissue regeneration in a variety of organs, including skin. Designing vehicles that enable optimal delivery and purposeful integration of donor cells within tissues will be critical for their success. Here, we investigate the utility of an injectable, self-polymerizing, fully synthetic hydrogel in supporting the survival, proliferation, and function of cultured adult dermal progenitor cells (DPCs) which may serve as a source of renewable cells to repair severe skin injuries or restore hair growth. We show that modifying the stiffness of these transglutaminase cross-linked poly(ethylene glycol) (TG-PEG) hydrogels significantly alters DPC behavior and phenotype; increasing stiffness promotes their differentiation and migration whereas softer gels maintained them in a proliferative state. We found that 2-3% TG-PEG was optimal to promote cell expansion and survival. Unexpectedly, DPCs grown in all conditions maintained their inductive function and thus generated de novo hair follicles. Our data suggests that TG-PEG hydrogels may be a versatile platform for stem and progenitor cell transplantation and fate specification while maintaining functional competence.
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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 ».