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Enregistrement W1688654027 · doi:10.1139/cjpp-2013-0161

Cardiomyocyte culture — an update on the in vitro cardiovascular model and future challenges

2013· review· en· W1688654027 sur OpenAlexafffundvenue
Sujeet Kumar, Rama Shanker Verma, Rajendra K. Sharma

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollege of Pharmacy and Nutrition, University of SaskatchewanU.S. Food and Drug AdministrationDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésInduced pluripotent stem cellEmbryonic stem cellBiologyProgenitor cellStem cellMyocyteCell biologyIn vitroCell cultureTissue engineeringBioinformaticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The success of any work with isolated cardiomyocytes depends on the reproducibility of cell isolation, because the cells do not divide. To date, there is no suitable in vitro model to study human adult cardiac cell biology. Although embryonic stem cells and induced pluripotent stem cells are able to differentiate into cardiomyocytes in vitro, the efficiency of this process is low. Isolation and expansion of human cardiomyocyte progenitor cells from cardiac surgical waste or, alternatively, from fetal heart tissue is another option. However, to overcome various issues related to human tissue usage, especially ethical concerns, researchers use large- and small-animal models to study cardiac pathophysiology. A simple model to study the changes at the cellular level is cultures of cardiomyocytes. Although primary murine cardiomyocyte cultures have their own advantages and drawbacks, alternative strategies have been developed in the last two decades to minimise animal usage and interspecies differences. This review discusses the use of freshly isolated murine cardiomyocytes and cardiomyocyte alternatives for use in cardiac disease models and other related studies.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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