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Enregistrement W2072512421 · doi:10.1111/j.1524-475x.2009.00554.x

Intestinal epithelial wound healing assay in an epithelialâmesenchymal co-culture system

2010· article· en· W2072512421 sur OpenAlexafffund
Amira Seltana, Nùria Basora, Jean‐François Beaulieu

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWound healingBasement membraneEpitheliumMesenchymal stem cellMyofibroblastCell biologyFibronectinCell cultureChemistryBiologyPathologyExtracellular matrixImmunologyMedicineFibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rapid and efficient healing of epithelial damage is critical to the functional integrity of the small intestine. Epithelial repair is a complex process that has largely been studied in cultured epithelium but to a much lesser extent in mucosa. We describe a novel method for the study of wound healing using a co-culture system that combined an intestinal epithelial Caco-2/15 cell monolayer cultured on top of human intestinal myofibroblasts, which together formed a basement membrane-like structure that contained many of the major components found at the epithelial-mesenchymal interface in the human intestine. To investigate the mechanism of restitution, small lesions were generated in epithelial cell monolayers on plastic or in co-cultures without disturbing the underlying mesenchymal layer. Monitoring of wound healing showed that repair was more efficient in Caco-2/15-myofibroblast co-cultures than in Caco-2/15 monolayers and involved the deposition of basement membrane components. Functional experiments showed that the addition of type I collagen or human fibronectin to the culture medium significantly accelerated wound closure on epithelial cell co-cultures. This system may provide a new tool to investigate the mechanisms that regulate wound healing in the intestinal epithelium.

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)0,001
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 enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations36
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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