Single-Cell Analysis Reveals Cxcl14 <sup>+</sup> Fibroblast Accumulation in Regenerating Diabetic Wounds Treated by Hydrogel-Delivering Carbon Monoxide
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Nonhealing skin wounds are a problematic complication associated with diabetes. Therapeutic gases delivered by biomaterials have demonstrated powerful wound healing capabilities. However, the cellular responses and heterogeneity in the skin regeneration process after gas therapy remain elusive. Here, we display the benefit of the carbon monoxide (CO)-releasing hyaluronan hydrogel (CO@HAG) in promoting diabetic wound healing and investigate the cellular responses through single-cell transcriptomic analysis. The presented CO@HAG demonstrates wound microenvironment responsive gas releasing properties and accelerates the diabetic wound healing process in vivo . It is found that a new cluster of Cxcl14 + fibroblasts with progenitor property is accumulated in the CO@HAG-treated wound. This cluster of Cxcl14 + fibroblasts is yet unreported in the skin regeneration process. CO@HAG-treated wound macrophages feature a decrease in pro-inflammatory property, while their anti-inflammatory property increases. Moreover, the TGF-β signal between the pro-inflammatory (M1) macrophage and the Cxcl14 + fibroblast in the CO@HAG-treated wound is attenuated based on cell–cell interaction analysis. Our study provides a useful hydrogel-mediated gas therapy method for diabetic wounds and new insights into cellular events in the skin regeneration process after gas-releasing biomaterials therapy.
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 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 | 0,002 |
| 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 ».