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Enregistrement W4205605056 · doi:10.3390/cells11020185

The Role of the Dynamic Lung Extracellular Matrix Environment on Fibroblast Morphology and Inflammation

2022· article· en· W4205605056 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensCarleton UniversitySt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésFibroblastExtracellular matrixLungMyofibroblastInflammationCellMatrix (chemical analysis)ExtracellularCell migration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The extracellular matrix (ECM) supports lung tissue architecture and physiology by providing mechanical stability and elastic recoil. Over the last several decades, it has become increasingly clear that the stiffness of the ECM governs many cellular processes, including cell-phenotype and functions during development, healing, and disease. Of all the lung ECM proteins, collagen-I is the most abundant and provides tensile strength. In many fibrotic lung diseases, the expression of collagen is increased which affects the stiffness of the surrounding environment. The goal of this study was to assess the effect on fibroblast morphology, cell death, and inflammation when exposed to 2D and 3D low (0.4 mg/mL) versus high (2.0 mg/mL) collagen-I-matrix environments that model the mechanics of the breathing lung. This study demonstrates that human fetal lung fibroblasts (HFL1), grown in a 3D collagen type-I environment compared to a 2D one, do not form cells with a myofibroblast morphology, express less F-actin stress fibers, exhibit less cell death, and significantly produce less pro-inflammatory IL-6 and IL-8 cytokines. Exposure to mechanical strain to mimic breathing (0.2 Hz) led to the loss of HFL1 fibroblast dendritic extensions as well as F-actin stress fibers within the cell cytoskeleton, but did not influence cytokine production or cell death. This dynamic assay gives researchers the ability to consider the assessment of the mechanodynamic nature of the lung ECM environment in disease-relevant models and the potential of mechano-pharmacology to identify therapeutic targets for treatment.

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)0,000
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 enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations26
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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