Dairy byproducts as sustainable alternatives to FCS in 2D and 3D skeletal muscle cell cultures
Notice bibliographique
Résumé
Skeletal muscle tissue engineering is a rapidly developing field with applications in disease modelling, tissue replacement, biorobotics, and cultivated meat. The need for more sustainable and ethical biotechnologies has grown due to concerns about resource scarcity, climate change, and animal welfare. One major challenge is replacing fetal calf serum (FCS), a widely used but ethically and environmentally highly problematic media supplement. A promising alternative is the utilization of natural byproducts such as whey and colostrum from the dairy industry, which provide essential nutrients and growth factors. In this study, wheys produced by microfiltration of raw milk and colostrum were investigated as FCS replacements for culturing C2C12 skeletal muscle cells. Composition analysis confirmed a variety of pro-proliferative compounds in both substances. Cell culture experiments led to the development of an optimized medium formulation based on colostrum whey. Colostrum whey medium (CM) supported cell proliferation and maintained the myogenic differentiation potential for over 30 days. Additionally, a CM-based freezing solution enabled effective cryopreservation throughout culture. In 3D static suspension culture, CM sustained viable spheroids for over 14 days. Spheroids showed significantly higher proliferation compared to those in serum-containing medium, making CM suitable for 3D modelling and scale-up of biomass production. These findings highlight CM as a sustainable, cost-effective, and ethical alternative for skeletal muscle tissue engineering, particularly in cultivated meat production.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».