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Enregistrement W3178393014 · doi:10.3390/biology10070641

Effect of Electrical Stimulation on Diabetic Human Skin Fibroblast Growth and the Secretion of Cytokines and Growth Factors Involved in Wound Healing

2021· article· en· W3178393014 sur OpenAlexaff
Atieh Abedin‐Do, Ze Zhang, Yvan Douville, Mireille Méthot, Mahmoud Rouabhia

Notice bibliographique

RevueBiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingFibroblastTrypan blueBiologyCytokineSecretionGrowth factorStimulationBasic fibroblast growth factorFibroblast growth factorTransforming growth factorEndocrinologyInternal medicineCell growthAdhesionImmunologyCellMedicineChemistryIn vitroBiochemistryReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diabetic foot ulcers are indicative of an impaired wound healing process. This delay may be resolved through electrical stimulation (ES). The goal of the present study was to evaluate the effect of ES on diabetic fibroblast adhesion and growth, and the secretion of cytokines and growth factors. Diabetic human skin fibroblasts (DHSF) were exposed to various intensities of direct current ES (100, 80, 40 and 20 mV/mm). The effect of ES on fibroblast adhesion and growth was evaluated using Hoechst staining, MTT and trypan blue exclusion assays. The secretion of cytokine and growth factor was assessed by cytokine array and ELISA assay. The long-term effects of ES on DHSF shape and growth were determined by optical microscopy and cell count. We demonstrated that ES at 20 and 40 mV/mm promoted cell adhesion, viability and growth. ES also decreased the secretion of pro-inflammatory cytokines IL-6 and IL-8 yet promoted growth factor FGF7 secretion during 48 h post-ES. Finally, the beneficial effect of ES on fibroblast growth was maintained up to 5 days post-ES. Overall results suggest the possible use of low-intensity direct current ES to promote wound healing in diabetic patients.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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