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Enregistrement W2031190236 · doi:10.1016/j.scr.2011.11.004

Fate of stem cell transplants in peripheral nerves

2011· article· en· W2031190236 sur OpenAlexafffund
Sarah K. Walsh, Ranjan Kumar, Joey Grochmal, Stephen W.P. Kemp, Joanne Forden, Rajiv Midha

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyStem cellSchwann cellRegeneration (biology)Cell biologyDermisNeuregulinIn vivoAnatomyImmunologyNeurosciencePathologyMedicineSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While damaged peripheral nerves demonstrate some potential to regenerate, complete functional recovery remains infrequent, owing to a functional loss of supportive Schwann cells distal to the injury. An emerging solution to improve upon this intrinsic regenerative capacity is to supplement injured nerves with stem cells derived from various tissues. While many of these strategies have proven successful in animal models, few studies have examined the behavior of transplanted stem cells in vivo, including whether they survive and differentiate. In previous work, we demonstrated that cells derived from neonatal rodent dermis (skin-derived precursor cells, or SKPs) could improve regenerative parameters when transplanted distal to both acute and chronic nerve injuries in Lewis rats. The aim of this work was to track the fate of these cells in various nerve injury paradigms and determine the response of these cells to a known glial growth factor. Here, we report that SKPs survive, respond to local cues, differentiate into myelinating Schwann cells, and avoid complete clearance by the host's immune defenses for a minimum of 10weeks. Moreover, the ultimate fate of SKPs in vivo depends on the nerve environment into which they are injected and can be modified by inclusion of heregulin-1β.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,211
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,135 · 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
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

Citations60
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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