Tracking the healing effect of human Wharton’s jelly stem cells labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles seeded onto polyvinyl alcohol/chitosan/carbon nanotubes in burn wounds by MRI and Prussian blue staining
Notice bibliographique
Résumé
Regenerative medicine through the application of tissue engineering and cell transplantation has provided a new door for wound healing. In this study, the healing effect of human Wharton's jelly stem cells (WJSCs) labeled with superparamagnetic iron oxide nanoparticles (SPIONs) seeded onto polyvinyl alcohol/chitosan/carbon nanotubes (PVA/CS/CNTs) in burn wounds was investigated by performing magnetic resonance imaging (MRI) and Prussian blue staining. Human WJSCs were prepared from umbilical cord and characterized. PVA/CS/CNTs were fabricated via electrospinning. Forty-eight rats were divided into four groups. The control group underwent a third-degree burn injury and was left untreated. The second group received silver sulfadiazine after burn induction, the third group was treated with PVA/CS/CNTs after burn wounds, and the fourth group received WJSCs labeled with SPIONs seeded onto PVA/CS/CNTs following burn injury. Tensile strength was investigated, real-time polymerase chain reaction was used to evaluate apoptosis, and Prussian blue staining and MRI were performed to trace labeled cells. The mesenchymal properties of WJSCs were characterized. Histologically, healing was observed as complete granulation occurred and epithelial tissues were formed in the absence of inflammatory cells, with increased expression of Bcl-2 and a decrease in Bax genes in the fourth group. Internalization of SPIONs within WJSCs was confirmed by Prussian blue staining and MRI on day 14. WJSCs labeled with SPIONs seeded onto PVA/CS/CNTs could successfully participate in the healing of burn wounds and could be easily tracked by MRI as a noninvasive method, providing a new door in regenerative medicine for burn wounds.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».