Impact of Aging on the Ovarian Extracellular Matrix and Derived 3D Scaffolds
Notice bibliographique
Résumé
Advances in medical care, improvements in sanitation, and rising living standards contribute to increased life expectancy. Although this reflects positive human development, it also poses new challenges. Among these, reproductive aging is gradually becoming a key health issue because the age of menopause has remained constant at ~50 years, leading women to live longer in suboptimal endocrine conditions. An adequate understanding of ovarian senescence mechanisms is essential to prevent age-related diseases and to promote wellbeing, health, and longevity in women. We here analyze the impact of aging on the ovarian extracellular matrix (ECM), and we demonstrate significant changes in its composition and organization with collagen, glycosaminoglycans, and laminins significantly incremented, and elastin, as well as fibronectin, decreased. This is accompanied by a dynamic response in gene expression levels of the main ECM- and protease-related genes, indicating a direct impact of aging on the transcription machinery. Furthermore, in order to study the mechanisms driving aging and identify possible strategies to counteract ovarian tissue degeneration, we here described the successful production of a 3D ECM-based biological scaffold that preserves the structural modifications taking place in vivo and that represents a powerful high predictive in vitro model for reproductive aging and its prevention.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».