Osteogenic potential of sorted equine mesenchymal stem cell subpopulations.
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to use non-equilibrium gravitational field-flow fractionation (GrFFF), an immunotag-less method of sorting mesenchymal stem cells (MSCs), to sort equine muscle tissue-derived mesenchymal stem cells (MMSCs) and bone marrow-derived mesenchymal stem cells (BMSC) into subpopulations and to carry out assays in order to compare their osteogenic capabilities. Cells from 1 young adult horse were isolated from left semitendinosus muscle tissue and from bone marrow aspirates of the fourth and fifth sternebrae. Aliquots of 800 × 10(3) MSCs from each tissue source were sorted into 5 fractions using non-equilibrium GrFFF (GrFFF proprietary system). Pooled fractions were cultured and expanded for use in osteogenic assays, including flow cytometry, histochemistry, bone nodule assays, and real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) for gene expression of osteocalcin (OCN), RUNX2, and osterix. Equine MMSCs and BMSCs were consistently sorted into 5 fractions that remained viable for use in further osteogenic assays. Statistical analysis confirmed strongly significant upregulation of OCN, RUNX2, and osterix for the BMSC fraction 4 with P < 0.00001. Flow cytometry revealed different cell size and granularity for BMSC fraction 4 and MMSC fraction 2 compared to unsorted controls and other fractions. Histochemisty and bone nodule assays revealed positive staining nodules without differences in average nodule area, perimeter, or stain intensity between tissues or fractions. As there are different subpopulations of MSCs with different osteogenic capacities within equine muscle- and bone marrow-derived sources, these differences must be taken into account when using equine stem cell therapy to induce bone healing in veterinary medicine.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».