Matrigel® enhances 3T3-L1 cell differentiation
Notice bibliographique
Résumé
Culturing cells on bio-gels are believed to provide a more in vivo-like extracellular matrix. 3T3-L1 cells cultured on Matrigel® significantly alteregd their proliferation and differentiation as compared to growth on tissue culture-coated polystyrene surfaces. Growth on a 250-μm thick layer of Matrigel® facilitated the formation of cellular aggregates of 3T3-L1 cells. Differentiation of 3T3-L1 cells cultured on Matrigel® demonstrated increased levels of mRNA levels for key adipogenic transcription factors (PPARγ, C/EBPα, SREBP1), lipogenic markers (FAS, FABP4, LPL, PLIN1) and markers of adipocyte maturity (LEP), compared to cells cultured directly on a polystyrene tissue culture surface. The gene expression of extracellular matrix proteins (FN1, COL1A1, COL4A1, COL6, LAM) was decreased in 3T3-L1 cells cultured on Matrigel®. Furthermore, growth on Matrigel® increased lipid accumulation in 3T3-L1 cells in the presence and absence of rosiglitazone, a thiazolidinedione routinely used to optimize differentiation in these cells. These changes in adipocyte gene expression and lipid accumulation patterns may be a result of the increased cell–cell and cell–ECM interactions occurring on the Matrigel®, a scenario that is more reflective of an in vivo model. Taken together, our data advance the understanding of the value of culturing 3T3-L1 cells on Matrigel®.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».