A co-culture nanofibre scaffold model of neural cell degeneration in relevance to Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Current therapeutic strategies for Parkinson's disease (PD) aim to delay progression or replace damaged neurons by restoring the original neuronal structures. The poor regenerative capacity of neural tissue highlights the need for the development of cellular environments to model the pathogenesis of PD. In the current work, we have characterised the growth, survival and response to PD mimetics of human SH-SY5Y neuroblastoma and U-87MG glioblastoma cell lines cultured on polyacrylonitrile (PAN) and Jeffamine® doped polyacrylonitrile (PJ) nano-scaffolds. Differentiation induced by a range of agents was evaluated by immunoassays of neural protein biomarkers. PAN and PJ nanofibre scaffolds provided suitable three-dimensional (3D) environment to support the growth, differentiation and network formation of dopaminergic neuron- and astrocyte-like cell populations, respectively. The scaffolds selectively supported the survival and differentiation of both cell populations with prolonged neuronal survival when exposed to PD mimetics in the presence of astrocytes in a co-culture model. Such 3D nanoscaffold-based assays could aid our understanding of the molecular basis of PD mimetic-induced Parkinsonism and the discovery of neuroprotective agents.
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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 | 0,001 | 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 ».