The differentiation of mesenchymal bone marrow stem cells into nerve cells induced by Chromolaena odorata extracts
Notice bibliographique
Résumé
<ns3:p> <ns3:bold>Background:</ns3:bold> Mesenchymal stem cells (MSCs) can differentiate into nerve cells with an induction from chemical compounds in medium culture. <ns3:italic>Chromolaena odorata</ns3:italic> contains active compounds, such as alkaloids and flavonoids, that can initiate the transformation of MSCs into nerve cells. The aim of this study was to determine the potential of methanol extracted <ns3:italic>C. odorata</ns3:italic> leaf to induce the differentiation of bone marrow MSCs into nerve cells. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Methods:</ns3:bold> A serial concentration of <ns3:italic>C. odorata</ns3:italic> leaf extract (0.7–1.0 mg/mL) with two replications was used. The parameters measured were the number of differentiated MSCs into nerve cells (statistically analyzed using ANOVA) and cell confirmation using reverse transcription polymerase chain reaction (RT-PCR). </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Results:</ns3:bold> The results showed that the <ns3:italic>C. odorata</ns3:italic> extract had a significant effect on the number MSCs differentiating into nerve cells ( <ns3:italic>p</ns3:italic> < 0.05) on the doses of 0.8 mg/ml with 22.6%. Molecular assay with RT-PCR confirmed the presence of the nerve cell gene in all of the samples. </ns3:p> <ns3:p> <ns3:bold>Conclusions:</ns3:bold> In conclusion, this study showed the potential application of <ns3:italic>C. odorata</ns3:italic> leaf extract in stem cell therapy for patients experiencing neurodegeneration by inducing the differentiation of MSCs into nerve cells. </ns3:p>
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».