Comparative analysis of porcine-uterine decellularization for bioactive-molecule preservation and DNA removal
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Decellularized uterine extracellular matrix has emerged as a pivotal focus in the realm of biomaterials, offering a promising source in uterine tissue regeneration, research on disease diagnosis and treatments, and ultimately uterine transplantation. In this study, we examined various protocols for decellularizing porcine uterine tissues, aimed to unravel the intricate dynamics of DNA removal, bioactive molecules preservation, and microstructural alterations. Methods: X-100, peracetic acid + ethanol, and DNase I. After decellularization, we examined DNA quantification, histological staining (H&E and DAPI), glycosaminoglycans (GAG) assay, scanning electron microscopy (SEM), Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), and Thermogravimetric Analysis (TGA). Results: X-100, coupled with agitation, demonstrated the highest efficiency in DNA removal. Also, it was found that DNase I played a key role in enhancing the efficiency of the decellularization process by underscoring its significance in digesting cellular contents and eliminating cell debris by 99.79% (19.63 ± 3.92 ng/mg dry weight). Conclusions: Our findings enhance the nuanced understanding of DNA removal, GAG preservation, microstructural alteration, and protein decomposition in decellularized uterine extracellular matrix, while highlighting the importance of decellularization protocols designed for intended applications. This study along with our findings represents meaningful progress for advancing the field of uterine transplantation and related tissue engineering/regenerative medicine.
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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 | 0,001 | 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 ».