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Enregistrement W1994490806 · doi:10.1038/srep06313

Remote Control of Tissue Interactions via Engineered Photo-switchable Cell Surfaces

2014· article· en· W1994490806 sur OpenAlexfundno aff
Wei Luo, Abigail Pulsipher, Debjit Dutta, Brian M. Lamb, Muhammad N. Yousaf

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésTissue engineeringRegenerative medicineLiposomeDrug deliveryCellSurface engineeringNanotechnologyMaterials scienceStem cellBiomedical engineeringFlow cytometryCell cultureCell biologyChemistryBiologyEngineeringImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report a general cell surface molecular engineering strategy via liposome fusion delivery to create a dual photo-active and bio-orthogonal cell surface for remote controlled spatial and temporal manipulation of microtissue assembly and disassembly. Cell surface tailoring of chemoselective functional groups was achieved by a liposome fusion delivery method and quantified by flow cytometry and characterized by a new cell surface lipid pull down mass spectrometry strategy. Dynamic co-culture spheroid tissue assembly in solution and co-culture tissue multilayer assembly on materials was demonstrated by an intercellular photo-oxime ligation that could be remotely cleaved and disassembled on demand. Spatial and temporal control of microtissue structures containing multiple cell types was demonstrated by the generation of patterned multilayers for controlling stem cell differentiation. Remote control of cell interactions via cell surface engineering that allows for real-time manipulation of tissue dynamics may provide tools with the scope to answer fundamental questions of cell communication and initiate new biotechnologies ranging from imaging probes to drug delivery vehicles to regenerative medicine, inexpensive bioreactor technology and tissue engineering therapies.

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)0,002
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 enseignants0,404
Score d'incertitude au seuil0,621

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations50
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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