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Enregistrement W3169218342 · doi:10.1096/fasebj.2021.35.s1.03710

“Microfluidics Studies of the Regulation of Myoblast Migration and Differentiation Behaviour – Possible Application in Wound Healing”

2021· article· en· W3169218342 sur OpenAlexafffund
Ziba Roveimiab, Francis Lin, Judy E. Anderson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésC2C12ChemistryBiomedical engineeringMyocyteCell biologyRowCellPillarCell cultureMicrofluidicsNucleusMyogenesisBiophysicsMaterials scienceAnatomyBiologyNanotechnologyComputer scienceBiochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural extracellular matrices made from cultured cells or tissues, are tissue and cell specific, and critical in tissue engineering and cellular applications. This study focused on the effects of a more naturally produced substrate, made by myotubes differentiated within a device channel, on migration and proliferation (haptotaxis) of a second set of cells (set2) loaded into the device. First, four different microfluidic devices were designed with pillars in either an offset pattern or aligned rows along the channel to investigate the myotube formation. C2C12 cells preloaded with Hoechst stain to label DNA (set1 cells), were loaded into device channels in medium with 2% serum to induce differentiation. Results showed that in devices with aligned rows, cells were more concentrated toward pillars, and their distance from a pillar was smaller than for cells in devices with offset rows of pillars. An average of 20‐30 set2 cells was tracked over 10 hours, by image capture every 2 hours in the 3 or 4 channels of each device. Results were compiled in Excel and analyzed by multi‐way ANOVAs using Jamovi software. Minimum distance to a pillar occurred rapidly, at day 0 for all four devices and increased over time. After allowing set1 cells to differentiate for 5 days, prestained set2 cells were loaded. The nucleus position of set2 cells was categorized as located nearest to one of four places in the migration channel: the nucleus of a set1 cell, an extension of a set1 cell, a pillar, or the device‐channel wall. Results showed that a 3‐channel device with offset rows of pillars was best able to lead set1 cells to form and align myotubes in the channel and then attract the most set2 cells to nuclei of those set1 cells. Since cellular proximity is critical to myotube formation and set 2 cells were closer to the set1 nuclei than to device pillars over 10 hours imaging. Differences in flow rate among the four devices suggest that the pillars’ orientation, channel dimensions, and initial velocity are factors that influenced behavioural variations among set1 cells from the time of loading to the end of the 5‐day differentiation period. Experiments in devices that were precoated with a fibronectin substrate showed that fibronectin shortened the time to confluency of set1 cells by about 2 days. Perfusion of set1 cells after 5 days of differentiation with an RGD inhibitor ((Arg‐Gly‐Asp) peptide) of fibronectin binding to integrins, induced a significant shift in the behavior of set2 cells toward proximity to set1 nuclei, whereas without RGD, set2 cells moved toward a device pillar. Additional experiments targeting processes during the fibronectin signaling in migration are in progress to further explore mechanism targeted by variations in device design that affect cell behavior or movement. Further study of cellular taxis should provide clues to identifying a device that would best create a muscle by promoting muscle fiber growth (by fusion of set2 to set1 cells) or in the longer term, induce set2 cells to become quiescent satellite (stem) cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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