Engineered substrates with imprinted cell-like topographies induce direct differentiation of adipose-derived mesenchymal stem cells into Schwann cells
Notice bibliographique
Résumé
Differentiation of stem cells to Schwann is considered efficient way for nerve regeneration since the sources of human Schwann cells are limited for clinical application. It is demonstrated that mimicking micromechanical forces or micro/nanotopographical environments that stem cells are experienced in vivo could control their fate. Here, the potency of substrates with imprinted cell-like topographies for direct differentiation of adipose-derived mesenchymal stem cells (ADSCs) into Schwann cells (SCs) is reported. For the preparation of substrates with imprinted SC-Like topographies, SCs are isolated from the sciatic nerve, grown, fixed, and then SC morphologies are transferred to polydimethylsiloxane (PDMS) substrates by mold casting. Subsequently, mesenchymal stem cells (MSCs) are seeded on the SC-imprinted substrates and their differentiation to SCs is evaluated by immunocytochemistry, real-time PCR, and western blotting. Analysis of morphology and expression of SC-specific markers show that MSCs cultured on the imprinted substrates have the typical SC-like morphology and express SC-specific markers including S100b, p75NTR, and Sox10. It is believed that specific cell-like topographies and related micromechanical cues can be sufficient for direct differentiation of ADSCs into Schwann cells by cell-imprinting method as a physical technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».