Influence of lung extracellular matrix from non-IPF and IPF donors on primary human lung fibroblast biology
Notice bibliographique
Résumé
ECM, we studied both the concentration-dependent effects and the intrinsic biochemical cues of ECM on cell morphology, protein expression, mechanobiology biomarkers, and gene expression. Morphological analysis revealed that HLFs displayed altered spreading, shape, and nuclear characteristics in response to dECM coatings relative to control plastic, indicating a response to the physical and biochemical cues. Protein expression studies showed an upregulation of α-smooth muscle actin (α-SMA) in cells interacting with both non-IPF and IPF dECM coatings, that was more prominent at IPF dECM-coated surface. In addition, YAP localization, a marker of mechanotransduction, was also dysregulated on dECM coatings, reflecting changes in mechanical signaling pathways. Gene expression profiles were differentially regulated by the different dECM coatings. The developed dECM coating strategy in this work facilitates the integration of tissue-specific biochemical cues onto standard cell culture platforms, which is ideal for high-throughput screening. Importantly, it minimizes the requirement for human tissue samples, especially when compared to more sample-intensive 3D models like dECM-based hydrogels.
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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) | 0,002 | 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 ».