The differentiation of mesenchymal bone marrow stem cells into nerve cells induced by Chromolaena odorata extracts
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mesenchymal stem cells (MSCs) can differentiate into nerve cells with an induction from chemical compounds in medium culture. Chromolaena odorata 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 C. odorata leaf to induce the differentiation of bone marrow MSCs into nerve cells. Methods: A serial concentration of C. odorata 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). Results: The results showed that the C. odorata extract had a significant effect on the number MSCs differentiating into nerve cells ( p < 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. Conclusions: In conclusion, this study showed the potential application of C. odorata leaf extract in stem cell therapy for patients experiencing neurodegeneration by inducing the differentiation of MSCs into nerve cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».