ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองการศึกษาในห้องปฏิบัติการPubMed

Organizational metrics of interchromatin speckle factor domains: integrative classifier for stem cell adhesion & lineage signaling.

Vega SL., Dhaliwal A., Arvind V., Patel PJ., Beijer NR., de Boer J.

การศึกษาในห้องปฏิบัติการ เกี่ยวกับ ใบหน้าและผิว ตีพิมพ์ในวารสาร Integr Biol (Camb) ปี 2015 — สรุปอัตโนมัติจากบทคัดย่อ PubMed

เปิดรายการอ่านของฉัน
ระดับ D· รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลองระดับหลักฐานของงานวิจัยนี้

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

  • ระดับ A · หลักฐานทางคลินิกค่อนข้างแข็งแรง
  • ระดับ B · หลักฐานทางคลินิกที่กำลังเติบโตและมีสัญญาณเชิงบวก
  • ระดับ C · งานวิจัยในมนุษย์ระยะต้นที่กำลังสำรวจประโยชน์
  • ระดับ D · รากฐานทางวิทยาศาสตร์จากห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง
  • กำลังศึกษาเพิ่มเติม · หัวข้อใหม่ที่นักวิจัยกำลังสำรวจอย่างต่อเนื่อง
อ่านคำอธิบายระดับหลักฐาน A–D

ข้อมูลหน้านี้ดึงมาจากฐานข้อมูล PubMed โดยตรง คำอธิบายภาษาไทยเป็นสรุปอัตโนมัติจากข้อมูลบรรณานุกรมและบทคัดย่อ ไม่ใช่การแปลทั้งฉบับ และไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์

ประเภทการศึกษา
การศึกษาในห้องปฏิบัติการ
วารสาร
Integr Biol (Camb) (2015)
ประเทศ
England
จำนวนผู้เข้าร่วม (จากบทคัดย่อ)
—
แหล่งข้อมูล
PubMed
PMID
25765854
DOI
10.1039/c4ib00281d

บทคัดย่อ (ต้นฉบับภาษาอังกฤษ)

Stem cell fates on biomaterials are influenced by the complex confluence of microenvironmental cues emanating from soluble growth factors, cell-to-cell contacts, and biomaterial properties. Cell-microenvironment interactions influence the cell fate by initiating a series of outside-in signaling events that traverse from the focal adhesions to the nucleus via the cytoskeleton and modulate the sub-nuclear protein organization and gene expression. Here, we report a novel imaging-based framework that highlights the spatial organization of sub-nuclear proteins, specifically the splicing factor SC-35 in the nucleoplasm, as an integrative marker to distinguish between minute differences of stem cell lineage pathways in response to stimulatory soluble factors, surface topologies, and microscale topographies. This framework involves the high resolution image acquisition of SC-35 domains and imaging-based feature extraction to obtain quantitative nuclear metrics in tandem with machine learning approaches to generate a predictive cell state classification model. The acquired SC-35 metrics led to >90% correct classification of emergent human mesenchymal stem cell (hMSC) phenotypes in populations of hMSCs exposed for merely 3 days to basal, adipogenic, or osteogenic soluble cues, as well as varying levels of dexamethasone-induced alkaline phosphatase (ALP) expression. Early osteogenic cellu

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์

  • • งานวิจัยนี้ไม่ได้พิสูจน์ว่า SVF เป็นการรักษาที่ได้รับการรับรอง หรือใช้แทนการรักษามาตรฐานได้
  • • เป็นการศึกษาก่อนคลินิก ผลในสัตว์ทดลองหรือห้องปฏิบัติการไม่สามารถนำมาสรุปผลในมนุษย์ได้

ระดับหลักฐาน

หลักฐานจากการศึกษาในห้องปฏิบัติการและสัตว์ทดลอง เป็นรากฐานที่ช่วยให้เข้าใจกลไกและศักยภาพก่อนการศึกษาในมนุษย์ต่อไป

ดูวิธีจัดระดับหลักฐาน
AdipocytesCell AdhesionCell DifferentiationCells, CulturedChromatinHumansImage Interpretation, Computer-AssistedMesenchymal Stem CellsMicroscopy, ConfocalNuclear Proteins

ดูงานวิจัยทั้งหมดที่เกี่ยวข้อง

กรองห้องสมุดงานวิจัยด้วยชื่อเรื่อง ชื่อผู้เขียน หรือปีที่ตีพิมพ์ของงานวิจัยนี้

งานวิจัยที่เกี่ยวข้อง