Adhesion Characteristics of Human Pancreatic Islets, Duct Epithelial Cells, and Acinar Cells to a Polymer Scaffold
Notice bibliographique
Résumé
We reported in 2018 that among several extracellular matrices, fibronectin, type I collagen, type IV collagen, laminin I, fibrinogen, and bovine serum albumin, fibronectin is particularly useful for adhesion of porcine pancreatic tissue. Subsequently, we developed a technology that enables the chemical coating of the constituent motifs of fibronectin onto cell culture dishes. In this experiment, we used islets (purity ≥ 90%), duct epithelial cells (purity ≥ 60%), and acinar cells (purity ≥ 99%) isolated from human pancreas according to the Edmonton protocol published in 2000 and achieved adhesion to the constituent motifs of fibronectin. A solution including cGMP Prodo Islet Media was used as the assay solution. In islets, adhesion was enhanced with the constitutive motifs of fibronectin compared with uncoated islets. In the functional evaluation of islets, insulin mRNA expression and insulin secretion were enhanced by the constitutive motif of fibronectin compared with non-coated islets. The stimulation index was comparable between non-coated islets and fibronectin motifs. In duct epithelial cells, adhesion was mildly promoted by the fibronectin component compared with non-coated component, while in acinar cells, adhesion was inhibited by the fibronectin component compared with the non-coated component. These data suggest that the constitutive motifs of fibronectin are useful for the adhesion of islets and duct epithelial cells.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».