Biomimetic fractal topography enhances podocyte maturation in vitro
Notice bibliographique
Résumé
In their native environment, tissues are organized into intricate fractal structures, rarely recapitulated in their culture in vitro. The extent to which fractal (self-similar) patterns that resemble complex topography in vivo influence cell maturation remain inadequately elucidated. Yet, the application of fractal topographical stimulation may address the challenge of improving the differentiated cell phenotype in vitro. Here, we show fractality in the kidney glomerulus and podocytes, branching highly differentiated cells within the glomerulus. Biomimetic fractal patterns derived from glomerular histology are used to generate topographical (2.5-D) substrates for cell culture. Podocytes grown on fractal topography exhibit higher expression of functional markers and enhanced cell polarity. RNA sequencing suggests podocytes’ enhanced ECM deposition and remodeling on fractal versus flat topography, and enhanced maturation accompanied by stress on fractal versus non-fractal topography. The incorporation of fractal topography into standard well plates may serve as a user-friendly bioengineered platform for high-fidelity cell culture. Liu and colleagues demonstrate that biomimetic fractal patterns derived from glomerular histology can enhance the maturation of podocytes (highly differentiated glomerular cells) that are grown in culture. This work presents a bioengineered platform for improved cell culture fidelity.
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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 ».