Both Human Hematoma Punctured from Pelvic Fractures and Serum Increase Muscle Resident Stem Cells Response to BMP9: A Multivariate Statistical Approach
Notice bibliographique
Résumé
Hematoma and skeletal muscles play a crucial role in bone fracture healing. The muscle resident mesenchymal stromal cells (mrSCs) can promote bone formation by differentiating into osteoblasts upon treatment by bone morphogenetic proteins (BMP), such as BMP9. However, the influence of hematoma fracture extracts (Hema) on human mrSC (hmrSC) response to BMP9 is still unknown. We therefore determined the influence of Hema, human healthy serum (HH), and fetal bovine serum (FBS, control) on BMP9-induced osteoblast commitment of hmrSC by measuring alkaline phosphatase activity. Multiplex assays of 90 cytokines were performed to characterize HH and Hema composition and allow their classification by a multivariate statistical approach depending on their expression levels. We confirmed that BMP9 had a greater effect on osteoblastic differentiation of hmrSCs than BMP2 in presence of FBS. The hmrSCs response to BMP9 was enhanced by both Hema and HH, even though several cytokines were upregulated (IL-6, IL-8, MCP-1, VEGF-A and osteopontin), downregulated (BMP9, PDGF) or similar (TNF-alpha) in Hema compared with HH. Thus, hematoma may potentiate BMP9-induced osteogenic differentiation of hmrSCs during bone fracture healing. The multivariate statistical analyses will help to identify the cytokines involved in such phenomenon leading to normal or pathological bone healing.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».