Disease-specific extracellular matrix composition regulates placental trophoblast fusion efficiency
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
The placental syncytiotrophoblast is a multinucleated layer that regulates transport between the mother and fetus. Fusion of trophoblasts is essential to form this layer, but this process can be disrupted in pregnancy-related disorders such as preeclampsia. Disease progression is also associated with changes in the extracellular matrix (ECM), but whether disease-specific ECM compositions play any causal role in establishing syncytiotrophoblast disease phenotypes remains unknown. Here, we develop a decellularization-based platform to isolate and characterize the role of human placental ECM composition on cell function, while controlling for the confounding effects of matrix structure and mechanics that can arise in conventional tissue decellularization/recellularization experiments. Using this approach, we demonstrate that ECM compositional changes that occur in preeclampsia have a statistically significant effect on adhesion, spreading, and fusion of placental trophoblasts. Proteomic analysis of ECM content then allowed us to identify and recreate selected differences in matrix composition; indicating that replacement of normally present Type IV Collagen by Type I Collagen in preeclampsia significantly affects fusion efficiency. These results indicate that disease-specific matrix compositions can play an important role in trophoblast fusion, suggesting novel matrix-targeting therapeutic strategies for pregnancy-related disorders. More broadly, this work demonstrates the utility of a decellularization-based approach in understanding the functional contributions of matrix composition in driving cellular disease phenotypes.
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.
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