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Enregistrement W4223425572 · doi:10.3390/polym14081555

Electrospun Biodegradable α-Amino Acid-Substituted Poly(organophosphazene) Fiber Mats for Stem Cell Differentiation towards Vascular Smooth Muscle Cells

2022· article· en· W4223425572 sur OpenAlexaff
Meng Wang, Shigang Lin, Kibret Mequanint

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellStem cellTissue engineeringVascular smooth muscleCell biologyCellular differentiationInduced pluripotent stem cellNanofiberChemistryBiomedical engineeringMaterials scienceBiochemistryBiologySmooth muscleEmbryonic stem cellMedicineNanotechnologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesenchymal stem cells, derived from human-induced pluripotent stem cells (iPSC), are valuable for generating smooth muscle cells (SMCs) for vascular tissue engineering applications. In this study, we synthesized biodegradable α-amino acid-substituted poly(organophosphazene) polymers and electrospun nano-fibrous scaffolds (~200 nm diameter) to evaluate their suitability as a matrix for differentiation of iPSC-derived mesenchymal stem cells (iMSC) into mature contractile SMCs. Both the polymer synthesis approach and the electrospinning parameters were optimized. Three types of cells, namely iMSC, bone marrow derived mesenchymal stem cells (BM-MSC), and primary human coronary artery SMC, attached and spread on the materials. Although L-ascorbic acid (AA) and transforming growth factor-beta 1 (TGF-β1) were able to differentiate iMSC along the smooth muscle lineage, we showed that the electrospun fibrous mats provided material cues for the enhanced differentiation of iMSCs. Differentiation of iMSC to SMC was characterized by increased transcriptional levels of early to late-stage smooth muscle marker proteins on electrospun fibrous mats. Our findings provide a feasible strategy for engineering functional vascular tissues.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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.

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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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