Recombinant growth/differentiation factor-5 enhances cell proliferation and tendogenic differentiation of human periodontal ligament stem cells in vitro.
Notice bibliographique
Résumé
e22191 Background: To investigate the function of growth/differentiation factor-5 (GDF-5) on cell proliferation and tendogenic differentiation of human periodontal ligment stem cells (PDLSCs) in vitro. Methods: PDLSCs were obtained from human healthy periodontal ligaments of wisdom teeth. Immunofluorescence cytochemistry was used to detect the characters of mesenchymal stem cells (MSCs) in PDLSCs. Recombinant mouse GDF-5 (rmGDF-5) protein was used to stimulate the PDLSCs. Tetrazolium reduction assay was carried out for cell proliferation. Alkaline phosphatase (ALP) activity was measured by ALP activity assay and ALP staining. Real-time RT-PCR was performed to detect the gene expressions of aggrecan (ACAN), collagen, type III (COL3), scleraxis (SCX), decorin (DCN), tenomodulin (TNMD) and tenascin C (TNC) in PDLSCs after stimulated by rmGDF-5 protein. Results: 5.6% STRO-1 positive cells was detected in primary PDLSCs. The cell proliferation of PDLSCs was enhanced by rmGDF-5 in a dose-dependent manner at 0, 20, 100 and 500 ng/ml of concentration. The special markers of tendogenic differention, ACAN, COL3, SCX and TNMD were up-regulated at mRNA level after rmGDF-5 treatment for 1, 2 or 3 weeks, and the 20 ng/ml was the more effective than 100 ng/ml and 500 ng/ml for rmGDF-5 in PDLSCs. The expressions of TNC and DCN were increased at 4 or 8 hours after 20, 50 and 100 ng/m rmGDF-5 treatment. The ALP activity results showed that ALP activities were decreased paralleled with increased rmGDF-5 concentration. Conclusions: The rmGDF-5 could promote the cell proliferation and tendogenic differentiation of PDLSCs in vitro.
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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) | 0,002 | 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 ».