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Enregistrement W2021893171 · doi:10.1097/01.tp.0000058748.00707.88

Immunoprotection of rat islet xenografts by cotransplantation with sertoli cells and a single injection of antilymphocyte serum1

2003· article· en· W2021893171 sur OpenAlexaff
Jannette M. Dufour, Ray V. Rajotte, Tatsuya Kin, Gregory S. Korbutt

Notice bibliographique

RevueTransplantation · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSertoli cellIsletImmunosuppressionTransplantationInternal medicineMedicineEndocrinologyAndrologyBiologyDiabetes mellitusSpermatogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Islet transplantation has become a clinical reality; however, before it can be extended to young juvenile diabetics an unlimited supply of tissue is needed and the use of chronic immunosuppression should be eliminated. This study was designed to determine whether Sertoli cells can immunoprotect islet xenografts. METHODS: Lewis rat islets were cotransplanted with Balb/c Sertoli cells in diabetic Balb/c mice treated with one injection of anti-mouse lymphocyte serum (ALS). RESULTS: When islets were transplanted alone, in combination with Sertoli cells, or in combination with ALS, mean graft survival times were 10.9+/-0.8, 14.0+/-1.2, or 12.2+/-0.7, respectively. When islets were combined with Sertoli cells and ALS, mean graft survival time increased to 64.9+/-8.1. CONCLUSIONS: Sertoli cells are able to prolong the survival of islet xenografts when combined with ALS, thereby supporting their use as a means to immunoprotect cellular grafts such as islets for the treatment of type 1 diabetes.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,448

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations72
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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