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Enregistrement W103571188 · doi:10.1007/978-1-59745-060-7_15

Regeneration of Skin and Cornea by Tissue Engineering

2008· article· en· W103571188 sur OpenAlexaff
Danielle Larouche, Claudie Paquet, Julie Fradette, Patrick Carrier, François A. Auger, Lucie Germain

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)CorneaTissue engineeringBiologyBiomedical engineeringEngineeringCell biologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Progress in tissue engineering has led to the development of technologies allowing the reconstruction of autologous tissues from the patient's own cells. Thus, tissue-engineered epithelial substitutes produced from cultured skin epithelial cells undergo long-term regeneration after grafting, indicating that functional stem cells were preserved during culture and following grafting. However, these cultured epithelial sheets reconstruct only the upper layer of the skin and lack the mechanical properties associated to the connective tissue of the dermis. We have designed a reconstructed skin entirely made from human cutaneous cells comprising both the dermis and the epidermis, as well as a well-organized basement membrane by a method named the self-assembly approach. In this chapter, protocols to generate reconstructed skin and corneal epithelium suitable for grafting are described in details. The methods include extraction and culture of human skin keratinocytes, human skin fibroblasts as well as rabbit and human corneal epithelial cells, and a complete description of the skin reconstructed by the self-assembly approach and of corneal epithelium reconstructed over a fibrin gel.

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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,229

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations80
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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