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Enregistrement W2074059573 · doi:10.1002/bab.1006

Large‐scale production of human mesenchymal stem cells for clinical applications

2012· review· en· W2074059573 sur OpenAlexafffund
Sunghoon Jung, Krishna M. Panchalingam, Reynold D. Wuerth, Lawrence Rosenberg, Leo A. Behie

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Applied Biochemistry · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMesenchymal stem cellPlatelet lysateFetal bovine serumRegenerative medicineMicrocarrierBiotechnologyTissue engineeringStem cellBiochemical engineeringComputer scienceMedicineBiomedical engineeringBiologyCell cultureCell biologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human mesenchymal stem cells (hMSCs) have many potential applications in tissue engineering and regenerative medicine. Currently, hMSCs are generated through conventional static adherent cultures in the presence of fetal bovine serum (FBS) for clinical applications (e.g., multiple sclerosis). However, these methods are not appropriate to meet the expected future demand for quality-assured hMSCs for human therapeutic use. Hence, it is imperative to develop an effective hMSC production system, which should be controllable, reproducible, and scalable. To this end, efforts have been made by several international research groups to develop (i) alternative media either by replacing FBS with human-sourced supplements (such as human serum or platelet lysate) or by identifying defined serum-free formulations consisting of key growth/attachment factors, and (ii) controlled bioreactor protocols. In this regard, we review here current hMSC production technologies and future perspectives toward efficient methods for the generation of clinically relevant numbers of hMSC therapeutics.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,003

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations100
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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