3D Adipose Tissue Culture Links the Organotypic Microenvironment to Improved Adipogenesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Obesity and type 2 diabetes are strongly associated with adipose tissue dysfunction and impaired adipogenesis. Understanding the molecular underpinnings that control adipogenesis is thus of fundamental importance for the development of novel therapeutics against metabolic disorders. However, translational approaches are hampered as current models do not accurately recapitulate adipogenesis. Here, a scaffold‐free versatile 3D adipocyte culture platform with chemically defined conditions is presented in which primary human preadipocytes accurately recapitulate adipogenesis. Following differentiation, multi‐omics profiling and functional tests demonstrate that 3D adipocyte cultures feature mature molecular and cellular phenotypes similar to freshly isolated mature adipocytes. Spheroids exhibit physiologically relevant gene expression signatures with 4704 differentially expressed genes compared to conventional 2D cultures (false discovery rate < 0.05), including the concerted expression of factors shaping the adipogenic niche. Furthermore, lipid profiles of >1000 lipid species closely resemble patterns of the corresponding isogenic mature adipocytes in vivo ( R 2 = 0.97). Integration of multi‐omics signatures with analyses of the activity profiles of 503 transcription factors using global promoter motif inference reveals a complex signaling network, involving YAP, Hedgehog, and TGF β signaling, that links the organotypic microenvironment in 3D culture to the activation and reinforcement of PPAR γ and CEBP activity resulting in improved adipogenesis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle