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Enregistrement W1983898162 · doi:10.1039/c4bm00246f

Cell-derived matrices for tissue engineering and regenerative medicine applications

2014· article· en· W1983898162 sur OpenAlexaff
Lindsay E. Fitzpatrick, Todd C. McDevitt

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésRegenerative medicineTissue engineeringChemistryCellBiomedical engineeringEngineeringBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development and application of decellularized extracellular matrices (ECM) has grown rapidly in the fields of cell biology, tissue engineering and regenerative medicine in recent years. Similar to decellularized tissues and whole organs, cell-derived matrices (CDMs) represent bioactive, biocompatible materials consisting of a complex assembly of fibrillar proteins, matrix macromolecules and associated growth factors that often recapitulate, at least to some extent, the composition and organization of native ECM microenvironments. The unique ability to engineer CDMs de novo based on cell source and culture methods makes them an attractive alternative to conventional allogeneic and xenogeneic tissue-derived matrices that are currently harvested from cadaveric sources, suffer from inherent heterogeneity, and have limited ability for customization. Although CDMs have been investigated for a number of biomedical applications, including adhesive cell culture substrates, synthetic scaffold coatings, and tissue engineered products, such as heart valves and vascular grafts, the state of the field is still at a relatively nascent stage of development. In this review, we provide an overview of the various applications of CDM and discuss successes to date, current limitations and future directions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations204
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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