Bioengineering-tissue strategies to model mammalian implantation in vitro
Notice bibliographique
Résumé
During mammalian implantation, complex and well-orchestrated interactions between the trophectoderm of implanting blastocysts and the maternal endometrium lead to a successful pregnancy. On the other hand, alteration in endometrium-blastocyst crosstalk often causes implantation failure, pregnancy loss, and complications that result in overall infertility. In domestic animals, this represents one of the major causes of economic losses and the understanding of the processes taking place during the early phases of implantation, in both healthy and pathological conditions, is of great importance, to enhance livestock system efficiency. Here we develop highly predictive and reproducible functional tridimensional (3D) in vitro models able to mimic the two main actors that play a key role at this developmental stage: the blastocyst and the endometrium. In particular, we generate a 3D endometrial model by co-culturing primary epithelial and stromal cells, isolated from sow uteri, onto highly porous polystyrene scaffolds. In parallel, we chemically reprogram porcine adult dermal fibroblasts and encapsulate them into micro-bioreactors to create trophoblast (TR) spheroids. Finally, we combine the generated artificial endometrium with the TR spheroids to model mammalian implantation in vitro and mimic the embryo-maternal interactions. The protocols here described allow the generation of reproducible and functional 3D models of both the maternal compartment as well as the implanting embryo, able to recreate in vitro the architecture and physiology of the two tissues in vivo . We suggest that these models can find useful applications to further elucidate early implantation mechanisms and to study the complex interactions between the maternal tissue and the developing embryos.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».