Dendritic polyglycerol-conjugated gold nanostars with different densities of functional groups to regulate osteogenesis in human mesenchymal stem cells
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials play an important role in mimicking the biochemical and biophysical cues of the extracellular matrix in human mesenchymal stem cells (MSCs). Increasing studies have demonstrated the crucial impact of functional groups on MSCs, while limited research is available on how the functional group's density on nanoparticles regulates MSC behavior. Herein, the effects of dendritic polyglycerol (dPG)-conjugated gold nanostars (GNSs) with different densities of functional groups on the osteogenesis of MSCs are systematically investigated. dPG@GNS nanocomposites have good biocompatibility and the uptake by MSCs is in a functional group density-dependent manner. The osteogenic differentiation of MSCs is promoted by all dPG@GNS nanocomposites, in terms of alkaline phosphatase activity, calcium deposition, and expression of osteogenic protein and genes. Interestingly, the dPGOH@GNSs exhibit a slight upregulation in the expression of osteogenic markers, while the different charged densities of sulfate and amino groups show more efficacy in the promotion of osteogenesis. Meanwhile, the sulfated nanostars dPGS20@GNSs show the highest enhancement. Furthermore, various dPG@GNS nanocomposites exerted their effects by regulating the activation of Yes-associated protein (YAP) to affect osteogenic differentiation. These results indicate that dPG@GNS nanocomposites have functional group density-dependent influence on the osteogenesis of MSCs, which may provide a new insight into regulating stem cell fate.
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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) | 0,000 | 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 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 ».