Transplantation of human hematopoietic repopulating cells: mechanisms of regeneration and differentiation using human???mouse xenografts
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Some of the common clinical applications of hematopoietic stem cell (HSC) transplantation are used for treatment of leukemic malignancies, bone marrow/hematopoietic failure, and immunodeficiencies. Several inherent limitations of this procedure have restricted its use, including failed recipient bone marrow recovery and tumor relapse. Experimentally, ex-vivo manipulations and in-vivo xenotransplant assays used as clinical surrogates of HSC transplantation aim to improve quality and number of donor cells by uncovering the cellular and molecular mechanisms controlling HSC proliferation and differentiation upon transplantation. RECENT FINDINGS: One of the major research goals in hematopoietic stem cell transplant biology is the manipulation of factors affecting self-renewal, mobilization, and homing/retention of donor cells in the recipient. Transgenic systems in the mouse are frequently used as tools to dissect the individual pathways that influence these properties. Recently, identification of factors and chemicals that target HSCs or their 'niche', a supportive microenvironment for these stem cells in the bone marrow, has become a new avenue of interest to develop a novel therapeutic approach for enhancing HSC repopulation ability and engraftment efficiency. SUMMARY: This review focuses on recent progress in HSC ex-vivo manipulation and transplant biology, and the potential improvements arising from identification of molecular players and cellular components of the microenvironment niche.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».