Culture substrate stiffness impacts human myoblast contractility-dependent proliferation and nuclear envelope wrinkling
Notice bibliographique
Résumé
Understanding how biophysical and biochemical microenvironmental cues together influence the regenerative activities of muscle stem cells and their progeny is crucial in strategizing remedies for pathological dysregulation of these cues in aging and disease. In this study, we investigated the cell-level influences of extracellular matrix (ECM) ligands and culture substrate stiffness on primary human myoblast contractility and proliferation within 16 h of plating and found that tethered fibronectin led to stronger stiffness-dependent responses compared to laminin and collagen. A proteome-wide analysis further uncovered cell metabolism, cytoskeletal and nuclear component regulation distinctions between cells cultured on soft and stiff substrates. Interestingly, we found that softer substrates increased the incidence of myoblasts with a wrinkled nucleus, and that the extent of wrinkling could predict Ki67 (also known as MKI67) expression. Nuclear wrinkling and Ki67 expression could be controlled by pharmacological manipulation of cellular contractility, offering a potential cellular mechanism. These results provide new insights into the regulation of human myoblast stiffness-dependent contractility response by ECM ligands and highlight a link between myoblast contractility and proliferation.
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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 | 0,001 | 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 ».