Collagen Hybridizing Peptides Promote Collagen Fibril Growth <i>In Vitro</i>
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Recreating the structural and mechanical properties of native tissues in vitro presents significant challenges, particularly in mimicking the dense fibrillar network of extracellular matrixes such as skin and tendons. This study develops a reversible collagen film through cycling collagen self-assembly and disassembly, offering an innovative approach to address these challenges. We first generated an engineered collagen scaffold by applying plastic compression to the collagen hydrogel. The reversibility of the collagen assembly was explored by treating the scaffold with lactic acid, leading to its breakdown into an amorphous gel─a process termed defibrillogenesis. Subsequent immersion of this gel in phosphate buffer facilitated the reassembly of collagen into fibrils larger than those in the original scaffold yet with the D-banding pattern characteristic of collagen fibrils. Transfer learning of the mobileNetV2 convolutional neural network trained on atomic force microscope images of collagen nanoscale D-banding patterns was created with 99% training and testing accuracy. In addition, extensive external validation was performed, and the model achieved high robustness and generalization with unseen data sets. Further innovation was introduced by applying collagen hybridizing peptides, which significantly accelerated and directed the assembly of collagen fibrils, promoting a more organized and aligned fibrillar structure. This study not only demonstrates the feasibility of creating a reversible collagen film that closely mimics the density and structural properties of the native matrix but also highlights the potential of using collagen hybridizing peptides to control and enhance collagen fibrillogenesis. Our findings offer promising tissue engineering and regenerative medicine strategies by enabling precise manipulation of collagen structures in vitro .
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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 ».