Optimization of culture media to enhance the growth of tissue engineered cartilage
Notice bibliographique
Résumé
Tissue engineering is a promising option for cartilage repair. However, several hurdles still need to be overcome to develop functional tissue constructs suitable for implantation. One of the most common challenges is the general low capacity of chondrocytes to synthesize cartilage-specific extracellular matrix (ECM). While different approaches have been explored to improve the biosynthetic response of chondrocytes, several studies have demonstrated that the nutritional environment (e.g., glucose concentration and media volume) can have a profound effect on ECM synthesis. Thus, the purpose of this study was to optimize the formulation of cell culture media to upregulate the accumulation of cartilaginous ECM constituents (i.e., proteoglycans and collagen) by chondrocytes in 3D culture. Using response surface methodology, four different media factors (basal media, media volume, glucose, and glutamine) were first screened to determine optimal media formulations. Constructs were then cultured under candidate optimal media formulations for 4 weeks and analyzed for their biochemical and structural properties. Interestingly, the maximal accumulation of proteoglycans and collagen appeared to be elicited by different media formulations. Most notably, proteoglycan accumulation was favored by high volume, low glucose-containing DMEM/F12 (1:1) media whereas collagen accumulation was favored by high volume, high glucose-containing F12 media. While high glutamine-containing media elicited increased DNA content, glutamine concentration had no apparent effect on ECM accumulation. Therefore, optimizing the nutritional environment during chondrocyte culture appears to be a promising, straight-forward approach to improve cartilaginous tissue formation. Future work will investigate the combined effects of the nutritional environment and external stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».