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Enregistrement W4408842054 · doi:10.3389/fcell.2025.1539308

A comparative analysis of stem cells derived from young rabbit knee joints: the potentially superior performance of decellularized extracellular matrix pretreated infrapatellar fat pad stem cells on nanofiber scaffolds

2025· article· en· W4408842054 sur OpenAlexaff
Zhixin Wei, Qingqing Yu, Qingyun Xie, Dongfa Liao, Xue Gou, Song Chen

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensPancreas Centre (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecellularizationStem cellChondrogenesisExtracellular matrixInfrapatellar fat padCell biologyChemistryMesenchymal stem cellAdipogenesisBone Marrow Stem CellBiomedical engineeringBiologyOsteoarthritisPathologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Osteoarthritis (OA) remains a significant clinical challenge, necessitating improved strategies for cartilage repair. Stem cells and scaffolds have crucial roles in tissue repair and regeneration. In this study, we comprehensively investigated the proliferation and differentiation potential of infrapatellar fat pad stem cells (IFPSCs), synovium-derived stem cells (SDSCs), and bone marrow stem cells (BMSCs) from unpretreated knee joints in young rabbits, and after decellularized extracellular matrix (dECM) deposition by stem cell pretreatment in vitro . Methods We also examined adhesion and differentiation effects of poly-L-lactic acid (PLLA) and poly-D, L-lactic acid (PDLLA) scaffolds after inoculation with the three stem cell types. We conducted osteogenic, adipogenic, and chondrogenic induction studies using three unpretreated stem cell groups, nine stem cell groups cross-preconditioned with different dECM types, and six stem cell groups cultured on nanofiber PLLA and PDLLA scaffolds. Staining and PCR analyses were then performed. Results In vitro studies indicated that without pretreatment, IFPSCs exhibited the highest proliferation capacity, followed by SDSCs, while BMSCs had the lowest proliferation rate. After cross-pretreatment with dECMs from different sources, IFPSCs pretreated with IECM (decellularized extracellular matrix deposited by IFPSCs) showed the greatest proliferation. BMSCs displayed the highest osteogenic potential, while SDSCs and IFPSCs showed greater chondrogenic potential. No significant differences were observed in adipogenic potential among the three groups. BMSCs exhibited reduced osteogenic potential after pretreatment with all three dECMs, whereas IFPSCs and SDSCs showed enhanced osteogenic potential following SECM and IECM pretreatment, respectively. Additionally, all 3 cell types showed reduced lipogenic potential after pretreatment with the three dECM types. For chondrogenesis, BECM pretreatment were suitable for enhancing the chondrogenic potential of all 3 cell types. Furthermore, BMSCs and IFPSCs exhibited better adhesion and survival than SDSCs on electrospun scaffolds, which mimicked dECM structures. Besides, BMSCs and IFPSCs are more suitable for PLLA to promote osteogenic, adipogenic, and chondrogenic differentiation, whereas SDSCs are better suited for PDLLA. Discussion Overall, it is anticipated that IFPSCs can be expanded with BECM pretreatment in vitro , and when combined with degradable nanofiber PLLA scaffolds in vivo, will facilitate better OA repair.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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