Production of an Optimized Tissue-Engineered Pig Connective Tissue for the Reconstruction of the Urinary Tract
Notice bibliographique
Résumé
Nonurological autologous tissues are used for urethral reconstruction to correct urinary tract disorders but are still leading to complications. Other substitutes have been studied on small animal models without great success. For preclinical tests, we selected the porcine model for its similarity to the human urinary tract. Up to now, porcine skin fibroblasts were not able to synthesize enough extracellular matrix under standard conditions to sustain the formation of an adequate tissue for transplantation purposes. Therefore, our goal was to optimize the harvesting site and culture conditions to obtain a thick and easy to handle porcine fibroblast tissue. The oral mucosa was found to be the ideal harvesting site, and a culture temperature of 39°C enabled the formation of a good porcine fibroblast sheet. We successfully superimpose three fibroblast sheets that merged into a thick and resistant tissue where physiological extracellular matrix was produced. Mechanical resistance evaluation by uniaxial traction on the three-layer fibroblast constructs also demonstrated its suitable properties. The production of this porcine connective tissue offers an interesting option in the field of urological tissue engineering. Autologous experiments on a larger animal model are now possible and accessible, allowing the performance of long-term in vivo studies.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».