Bioactive micropatterning of biomaterials for induction of endothelial progenitor cell differentiation: Acceleration of in situ endothelialization
Notice bibliographique
Résumé
Synthetic grafts do not provide an appealing surface for endothelial cells to adhere and colonize the inner surface. To promote in situ endothelialization the following aspect has to be taken into account, endothelial progenitor cells (EPCs) needs to be mobilized on the surface of the graft. The surface of the graft has to be sufficiently biocompatible to create a prone environment for the EPCs to adhere, proliferate and, differentiate to form a layer and subsequently improve graft patency. In this work, two active molecules GRGDS and sitagliptin, were chosen for their abilities to recruit, enhance adhesion and induce differentiation of endothelial progenitor cells. They were grafted on PET surfaces in order to provide restrained cues triggering cell alignment and evaluate the influence of such structuration on EPCs fate. We then analyze cell behavior onto functionalized biomaterials. Their abilities to control EPCs fate were demonstrated via RT-qPCR, immunofluorescence, and enzymatic tests. The GRGDS/sitagliptin 100 × 10 surface enables to reduce the stemness phenotype on EPCs and induce the expression of endothelial lineage markers. These results highlight the importance of spatial patterning cues in guiding EPCs organization and function, which may have clinical relevance in the development of vascular grafts that promote patency.
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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 ».