Cellular distribution and gene expression profile during flexor tendon graft repair: A novel tissue engineering approach <sup>*</sup>
Notice bibliographique
Résumé
To understand scar and adhesion formation during postsurgical period of intrasynovial tendon graft healing, a murine model of flexor digitorum longus tendon graft repair was developed, by utilizing flexor digitorum longus tendon allograft from donor Rosa26/+ mouse, and the healing process at days 3, 7, 14, 21, 28, and 35 post surgery of host wild-type mouse was followed. Using X-gal staining, β-galactosidase positive cells of allograft origin were detectable in tissue sections of grafted tendon post surgery. Graft healing was assessed for the cellular density, scar and adhesion formation, and their interaction with surrounding tissue. From histological analysis, it was evident that the healing of intrasynovial flexor digitorum longus tendon graft takes place in an interactive environment of donor graft, host tendon, and host surrounding tissue. A total of 32 genes, analyzed by RNA analysis, expressed during healing process. Particularly, Alk1, Postn, Tnc, Tppp3, and Mkx will be further investigated for therapeutical value in reducing scars and adhesions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».