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Enregistrement W2028714990 · doi:10.1089/1076327041348554

New Tissue Dissociation Protocol for Scaled-up Production of Neural Stem Cells in Suspension Bioreactors

2004· article· en· W2028714990 sur OpenAlexafffund
Arindom Sen, Michael S. Kallos, Leo A. Behie

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science CouncilStem Cell Network
Mots-clésDissociation (chemistry)Neural stem cellChemistryNeurosphereBioreactorSuspension cultureBiophysicsCellCell cultureCell biologyStem cellBiochemistryCellular differentiationBiologyOrganic chemistryAdult stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The successful dissociation of mammalian neural stem cell (NSC) aggregates (neurospheres) into a single-cell suspension is an important procedure when expanding NSCs for clinical use, or when performing important assays such as clonal analyses. Until now, researchers have had to rely primarily on destructive mechanical methods such as trituration with a pipette tip to break apart the aggregates. In this study we report on a new chemical dissociation procedure that is efficient, cost effective, reproducible, and much less harmful to murine NSCs than both mechanical and enzymatic techniques. This method, involving the manipulation of environmental pH levels, resulted in 40% higher measured cell densities and 15-20% higher viabilities compared with mechanical dissociation. Moreover, chemical dissociation resulted in the production of significantly less cellular debris. Chemical dissociation was found to have no adverse effects on the long-term proliferation of the NSCs, which retained the ability to proliferate, form neurospheres, self-renew, and exhibit multipotentiality. This chemical method represents a new approach for the dissociation of tissues.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,272 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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