Efficient Nonviral Transfection of Human Bone Marrow Mesenchymal Stromal Cells Shown Using Placental Growth Factor Overexpression
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Human mesenchymal stromal/stem cells (hMSCs) hold great therapeutic potential due to their immunomodulatory and tissue regenerative properties. Enhancement of biological features of hMSCs by transfection has become a focus of investigation for cell- and gene-based therapies. However, many of the current transient transfection methods result in either low transfection efficiency or high cytotoxicity. METHODS: In order to find a transfection method that would address the current issues of low transfection efficiency and high cytotoxicity, 6 commercially available cationic lipid and polymer reagents were tested on human bone marrow-derived MSCs (hBM-MSCs) using GFP as a reporter gene. One transfection method using TransIT-2020 was selected and tested with an emphasis on cell quality (viability, identity, and yield), as well as efficacy with a human placental growth factor (PlGF) plasmid. RESULTS: TransIT-2020 yielded the highest fluorescence signal per cell out of the methods that did not decrease cell recovery. Transfecting GFP to 5 hBM-MSC donors using TransIT-2020 yielded 24-36% GFP-expressing cells with a viability of 85-96%. hBM-MSC identity was unaffected as CD90, CD105, and CD73 markers were retained (>95%+) after transfection. When this method was applied to PlGF expression, there was up to a 220-fold increase in secretion. Both growth and secretion of PlGF in overexpressing hBM-MSC were sustained over 7 days, confirming the sustainability and applicability of the TransIT-2020 transfection system. DISCUSSION: We report a simple and efficient method for transient transfection that has not been reported for hBM-MSCs, encompassing high levels of plasmid expression without significant changes to fundamental hBM-MSC characteristics.
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.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».