Characterization of Extracellular Matrix Derived From Porcine Organs Decellularized Using Different Methods
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative medicine has extended the capacity of medicine to a point where tissues and organs could potentially be manufactured. This could resolve issues associated with organ transplantation. The extracellular matrix (ECM) provides a supportive scaffold and biochemical cues allowing cells to attach, proliferate, and differentiate. The ECM is composed of different fibrous proteins and proteoglycans. The extensive value of ECM lies in its dynamic microenvironment that aids in cell proliferation, differentiation, and regulation of intercellular communication. In this study, four methods were applied to decellularize porcine organs. The ECMs were characterized by histological methods illustrating the absence of nuclei and the presence of glycosaminoglycans (GAGs) and collagen. Hematoxylin and eosin analysis of native pancreas revealed necrosis by auto-digestion, also supported by a reduced dsDNA content, and could have led to the destruction of Type IV collagen, laminins, and other proteins in the resulting ECMs, as confirmed by mass spectrometry. DNA quantification of ECM revealed residual dsDNA contents lower than those of the native organs. Bicinchoninic acid (BCA) assay showed a difference in protein content between organs. Mass spectrometry coupled with proteomic analysis highlighted a significant difference in the protein composition. The number of different proteins, in some cases with more than 2700, in the produced ECM depended on the applied decellularization technique. Polarization microscopy indicated differences in the orientation of collagen fibers. This study provides a multimodal approach to characterize ECMs produced using different decellularization techniques, aiding in finding a balance between maintaining the ultrastructure and composition of ECM, while removing cellular components.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».