Dielectric spectroscopy for monitoring human pancreatic islet differentiation within cell-seeded scaffolds in a perfusion bioreactor system
Notice bibliographique
Résumé
The long-term in vitro culture and differentiation of human pancreatic islets is still hindered by the inability to emulate a suitable microenvironment mimicking physiological extracellular matrix (ECM) support and nutrient/oxygen perfusion. This is further amplified by the current lack of a non-invasive and rapid monitoring system to readily evaluate cellular processes. In this study, we realized a viable method for non-invasively monitoring isolated human pancreatic islets in vitro. Islets are induced to dedifferentiate into proliferative duct-like structures (DLS) in preparation for potential and subsequent re-differentiation into functional islet-like structures (ILS) in a process reminiscent of islet regeneration strategies. This long-term in vitro process is conducted within a three-dimensional microenvironment involving islets embedded in an optimized ECM gel supported by microfabricated three-dimensional scaffolds. The islet-scaffold is then housed and continuously perfused within chambers of a bioreactor platform. The process in its entirety is monitored through dielectric spectroscopy measurements, yielding an accurate representation of cellular morphology, functionality, and volume fraction. This non-invasive and real-time monitoring tool can be further manipulated to elucidate important information about the optimized cellular microenvironment required for maintaining long-term culture and achieve efficient differentiation for islet regeneration.
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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) | 0,000 | 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 ».