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Enregistrement W2126427853 · doi:10.1002/jbm.b.31570

Role of protein contaminants in the immunogenicity of alginates

2010· article· en· W2126427853 sur OpenAlexaff
Martin Ménard, Julie Dusseault, Geneviève Langlois, Wilms E. Baille, Susan K. Tam, L’Hocine Yahia, Xiaolin Zhu, Jean‐Pierre Hallé

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part B Applied Biomaterials · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunogenicityChromatographyContaminationChemistryBiologyAntibodyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alginate is widely used for cell microencapsulation and transplantation. There is a lack of standardization of alginate purity and composition. In a previous study, we compared different alginate purification methods and concluded that polyphenol and endotoxin contaminants were eliminated efficiently but residual protein contaminants persisted with all of the methods under evaluation. The objective of this study was to test the hypothesis that residual proteins play a role in the immunogenicity of certain alginate preparations. Using preparative size exclusion chromatography (SEC) and a large scale purification protocol that was derived from the findings obtained with SEC, we substantially decreased the protein content of alginate preparations. When implanted into mouse peritoneum, barium alginate beads made of alginates that were purified using SEC or the derived large scale protocol induced significantly less pericapsular cell adhesion than those made with control alginates. In conclusions, these results suggest that removing residual protein contamination may decrease the immunogenicity of certain alginate preparations. The measurement of proteins could be used as a screening method for evaluating alginate preparations.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations74
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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