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Enregistrement W4386098928 · doi:10.26685/urncst.498

Analysis of the Effect of Substrate Stiffness on the Efficacy of Fibroblast Growth Factor 2 and Bone Morphogenetic Protein 4 in Inducing Pro-Regenerative Astrocyte Phenotype: A Research Protocol

2023· article· en· W4386098928 sur OpenAlexaff
Rohan Krishna, Noam Silverman, Ryan T. Phan

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBone morphogenetic proteinCell biologyGlial fibrillary acidic proteinExtracellular matrixBone morphogenetic protein 2Fibroblast growth factorAstrocyteGrowth factorRegenerative medicineChemistryBiologyStem cellImmunologyNeuroscienceBiochemistryIn vitroCentral nervous systemImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Astrocytes are glial cells essential for neuronal development and repair and are thus a highly promising target for regenerative therapies for neurodegenerative disease. Neurodegeneration has been connected to the degradation of extracellular matrix (ECM) components. ECM's structural properties, such as stiffness, influence the phenotypic outcomes of growing cells. Notably, astrocytes are induced into an A2 (pro-regenerative) phenotype when grown on stiff substrates or exposed to specific signalling molecules, particularly fibroblast growth factor 2 (FGF-2) and bone morphogenetic protein 4 (BMP-4). Given that the ECM can bind and sequester growth factors, it is possible that matrix stiffness may modulate the efficacy of these molecules. Methods: In this in vitro study, rat primary cortical astrocytes will be cultured on soft and stiff substrates and exposed to varying amounts of FGF-2 and BMP-4. This study aims to determine the effect of substrate stiffness on the efficacy of FGF-2 and BMP-4 in promoting pro-regenerative phenotype. Cell proliferation and glial fibrillary acidic protein (GFAP) expression are key indicators of reactive astrocytes, including pro-regenerative astrocytes. 5-bromo-2-deoxyuridine staining will be used to analyze proliferation. GFAP expression will be determined using anti-GFAP antibody conjugated with Alexa Fluor 594. Further, pro-regenerative phenotypic genes Clcf1, Tgm2, and Ptgs2 will be detected via polymerase chain reaction to differentiate from pro-inflammatory astrocytes, a separate category of reactive astrocytes. Anticipated Results: We hypothesize there will be a greater positive correlation between the concentration of FGF-2 or BMP-4 and expression of markers of pro-regenerative phenotype under stiff substrate conditions, compared to softer substrate, thus indicating dependency or synergy between FGF-2 or BMP-4 and extracellular matrix-dependent pathways. Discussion: The correlation between FGF-2 or BMP-4 concentration and the prominence of A2 astrocyte phenotype indicators will be graphed and reported along with a comparison of these correlations between soft and stiff substrate groups. The authors will attempt to conclude whether substrate stiffness significantly effects the activities of FGF-2 or BMP-4. Conclusion: We hope the results of this proposed study will inform the development of neuroregenerative therapies involving astrocytes by indicating the necessity for greater focus on either the application of signalling molecules or modification of ECM.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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