MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216703541 · doi:10.22203/ecm.v042a25

TWIST1 controls cellular senescence and energy metabolism in mesenchymal stem cells

2021· article· en· W3216703541 sur OpenAlexfundno aff
Chantal Voskamp, Laura A. Anderson, W. Koevoet, Sander Barnhoorn, Pier G. Mastroberardino, G. van Osch, Roberto Narcisi

Notice bibliographique

RevueEuropean Cells and Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical DeltaNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekArthritis SocietyDutch Arthritis Society
Mots-clésSenescenceMesenchymal stem cellCell biologyGene silencingBiologyStem cellCellBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesenchymal stem cells (MSCs) are promising cells for regenerative medicine therapies because they can differentiate towards multiple cell lineages. However, the occurrence of cellular senescence and the acquiring of the senescence-associated secretory phenotype (SASP) limit their clinical use. Since the transcription factor TWIST1 influences expansion of MSCs, its role in regulating cellular senescence was investigated. The present study demonstrated that silencing of TWIST1 in MSCs increased the occurrence of senescence, characterised by a SASP profile different from irradiation-induced senescent MSCs. Knowing that senescence alters cellular metabolism, cellular bioenergetics was monitored by using the Seahorse XF apparatus. Both TWIST1-silencing-induced and irradiation-induced senescent MSCs had a higher oxygen consumption rate compared to control MSCs, while TWIST1-silencing-induced senescent MSCs had a low extracellular acidification rate compared to irradiation-induced senescent MSCs. Overall, data indicated how TWIST1 regulation influenced senescence in MSCs and that TWIST1 silencing-induced senescence was characterised by a specific SASP profile and metabolic state.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Cells and MaterialsMême sujetMesenchymal stem cell researchTravaux en français237 207