Matrix stiffness-dependent regulation of immunomodulatory genes in human MSCs is associated with the lncRNA CYTOR
Notice bibliographique
Résumé
Cell-matrix interactions in 3D environments significantly differ from those in 2D cultures. As such, mechanisms of mechanotransduction in 2D cultures are not necessarily applicable to cell-encapsulating hydrogels that resemble features of tissue architecture. Accordingly, the characterization of molecular pathways in 3D matrices is expected to uncover insights into how cells respond to their mechanical environment in physiological contexts, and potentially also inform hydrogel-based strategies in cell therapies. In this study, a bone marrow-mimetic hydrogel was employed to systematically investigate the stiffness-responsive transcriptome of mesenchymal stromal cells. High matrix rigidity impeded integrin-collagen adhesion, resulting in changes in cell morphology characterized by a contractile network of actin proximal to the cell membrane. This resulted in a suppression of extracellular matrix-regulatory genes involved in the remodeling of collagen fibrils, as well as the upregulation of secreted immunomodulatory factors. Moreover, an investigation of long noncoding RNAs revealed that the cytoskeleton regulator RNA (CYTOR) contributes to these 3D stiffness-driven changes in gene expression. Knockdown of CYTOR using antisense oligonucleotides enhanced the expression of numerous mechanoresponsive cytokines and chemokines to levels exceeding those achievable by modulating matrix stiffness alone. Taken together, our findings further our understanding of mechanisms of mechanotransduction that are distinct from canonical mechanotransductive pathways observed in 2D cultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».