MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W965674395 · doi:10.1016/j.actbio.2015.07.008

The effect of Young’s modulus on the neuronal differentiation of mouse embryonic stem cells

2015· article· en· W965674395 sur OpenAlexaff
Shahzad Ali, Ivan Wall, Chris Mason, Andrew E. Pelling, Farlan Veraitch

Notice bibliographique

RevueActa Biomaterialia · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesIntelligent Manufacturing Research CenterEngineering and Physical Sciences Research CouncilInnovative electronics Manufacturing Research Centre
Mots-clésEmbryonic stem cellMaterials scienceStem cellCell biologyModulusCellular differentiationBiomedical engineeringBiologyComposite materialMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is substantial evidence that cells produce a diverse response to changes in ECM stiffness depending on their identity. Our aim was to understand how stiffness impacts neuronal differentiation of embryonic stem cells (ESC's), and how this varies at three specific stages of the differentiation process. In this investigation, three effects of stiffness on cells were considered; attachment, expansion and phenotypic changes during differentiation. Stiffness was varied from 2 kPa to 18 kPa to finally 35 kPa. Attachment was found to decrease with increasing stiffness for both ESC's (with a 95% decrease on 35 kPa compared to 2 kPa) and neural precursors (with a 83% decrease on 35 kPa). The attachment of immature neurons was unaffected by stiffness. Expansion was independent of stiffness for all cell types, implying that the proliferation of cells during this differentiation process was independent of Young's modulus. Stiffness had no effect upon phenotypic changes during differentiation for mESC's and neural precursors. 2 kPa increased the proportion of cells that differentiated from immature into mature neurons. Taken together our findings imply that the impact of Young's modulus on attachment diminishes as neuronal cells become more mature. Conversely, the impact of Young's modulus on changes in phenotype increased as cells became more mature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,217

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations60
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa BiomaterialiaMême sujetCellular Mechanics and InteractionsTravaux en français237 207