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Enregistrement W2085582924 · doi:10.1089/scd.2011.0722

Same or Not the Same? Comparison of Adipose Tissue-Derived Versus Bone Marrow-Derived Mesenchymal Stem and Stromal Cells

2012· review· en· W2085582924 sur OpenAlexaff
Marius Strioga, Sowmya Viswanathan, Adas Darinskas, Ondřej Slabý, Jaroslav Michálek

Notice bibliographique

RevueStem Cells and Development · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellBiologyBone marrowAdipose tissueParacrine signallingStromal cellClinical uses of mesenchymal stem cellsStem cellImmunologyStem cell transplantation for articular cartilage repairImmunophenotypingPopulationCancer researchCell biologyCellular differentiationAdult stem cellMedicineFlow cytometryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesenchymal stem/stromal cells (MSCs) comprise a heterogeneous population of cells with multilineage differentiation potential, the ability to modulate oxidative stress, and secrete various cytokines and growth factors that can have immunomodulatory, angiogenic, anti-inflammatory and anti-apoptotic effects. Recent data indicate that these paracrine factors may play a key role in MSC-mediated effects in modulating various acute and chronic pathological conditions. MSCs are found in virtually all organs of the body. Bone marrow-derived MSCs (BM-MSCs) were discovered first, and the bone marrow was considered the main source of MSCs for clinical application. Subsequently, MSCs have been isolated from various other sources with the adipose tissue, serving as one of the alternatives to bone marrow. Adipose tissue-derived MSCs (ASCs) can be more easily isolated; this approach is safer, and also, considerably larger amounts of ASCs can be obtained compared with the bone marrow. ASCs and BM-MSCs share many biological characteristics; however, there are some differences in their immunophenotype, differentiation potential, transcriptome, proteome, and immunomodulatory activity. Some of these differences may represent specific features of BM-MSCs and ASCs, while others are suggestive of the inherent heterogeneity of both BM-MSC and ASC populations. Still other differences may simply be related to different isolation and culture protocols. Most importantly, despite the minor differences between these MSC populations, ASCs seem to be as effective as BM-MSCs in clinical application, and, in some cases, may be better suited than BM-MSCs. In this review, we will examine in detail the ontology, biology, preclinical, and clinical application of BM-MSCs versus ASCs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations814
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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