Development of a Porcine Model to Assess the Effect of In Situ Knee Joint Loading on Site-Specific Cartilage Gene Expression
Notice bibliographique
Résumé
Cyclic mechanical loading of cartilage induces stresses and fluid flow, which are thought to modulate chondrocyte metabolism. The uneven surface, plus the heterogeneity of cartilage within a joint, makes stress and fluid pressure distribution in the tissue nonuniform, and gene expression may vary at different sites as a function of load magnitude, frequency, and time. In previous studies, cartilage explants were used for loading tests to investigate biological responses of the cartilage to mechanical loading. In contrast, we used loading tests on intact knee joints, to better reflect the loading conditions in a joint, and thus provide a more physiologically relevant mechanical environment. Gene expression levels in loaded samples for a selection of relevant genes were compared with those of the corresponding unloaded control samples to characterize potential differences. Furthermore, the effects of load magnitude and duration on gene expression levels were investigated. We observed differences in gene expression levels between samples from different sites in the same joint and between corresponding samples from the same site in loaded and unloaded joints. Consistent with previous findings, our results indicate that there is a critical upper and lower threshold of loading for triggering the expression of certain genes. Variations in gene expression levels may reflect the effect of local loading, topography, and structure of the cartilage in an intact joint on the metabolic activity of the associated cells.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».