Establishment of optimal culture media in corneal epithelial wound healing models
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wound healing needs to occur after injury to prevent vision loss. Models of wound healing need to be optimized to assure treatments for corneal wounds can be developed in vitro prior to investigating with in vivo studies. OBJECTIVE: The purpose of this study was to establish the optimum media to use as a control solution in wound healing models. METHODS: Immortalized human corneal epithelial cells were cultured in different growth media using a scratch and exclusion zone model. The effect of normoxic and hypoxic conditions on tight junctional integrity and metabolic activity of cells grown in different growth medium were also investigated. RESULTS: Wound healing with DMEMF12 media was significantly faster than both Keratinocyte serum-free media (p < 0.05) and EpiLife (p < 0.05) after 10 hours recovery under normoxic or hypoxic conditions using the scratch model and 9 days after wounding using the exclusion zone technique (p < 0.05). Using the culture media DMEMF12, cells stained for abundant ZO-1, Cx43 and had a high metabolic activity indicating significant epithelial barrier formation, gap junction formation and high cell viability. CONCLUSIONS: DMEMF12 led to superior wound healing under hypoxic and normoxic conditions and in two different wound healing models.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».