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Enregistrement W2108374957 · doi:10.1109/iembs.2002.1137124

Manipulation of adult bone marrow derived stem and progenitor cell population. Dynamics in suspension culture

2003· article· en· W2108374957 sur OpenAlexaff
Gerard J. Madlambayan, Dolores Baksh, Ian M. Rogers, Robert F. Casper, John E. Davies, Peter W. Zandstra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProgenitor cellStem cellHaematopoiesisCell biologyBiologyMesenchymal stem cellBone marrowPopulationImmunologyAdult stem cellEndothelial stem cellIn vitroMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary form only given. Hematopoietic and non-hematopoietic (mesenchymal) stem and progenitor cells are typically present in vivo in close association with each other. A major bottleneck in the use of these and other adult human-derived stem cells for therapeutic applications is the recognized inability to use them to generate sufficient numbers of functional cells. Manipulation of the culture microenvironment through growth factor supplementation, adherent cell culture, and/or co-culture on adherent feeder cells, have been the predominant approaches in studies attempting to adult derived stem cells. While promising results have been obtained, it is becoming clear that novel methods and approaches must be developed to understand the fundamental mechanisms that regulate adult stem cell proliferation and differentiation in vitro. Ideally, bioprocesses must be designed to specifically target progenitor cell growth while incorporating positive and negative feedback from potentially dynamic mature and maturing cell populations. This presentation reviews our progress towards the design of suspension culture systems for the growth of hematopoietic and non-hematopoietic stem and progenitor cells.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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