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Enregistrement W2132808326 · doi:10.1039/c4bm00299g

Engineering personalized neural tissue by combining induced pluripotent stem cells with fibrin scaffolds

2014· article· en· W2132808326 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInduced pluripotent stem cellHuman Induced Pluripotent Stem CellsTissue engineeringFibrinStem cellCell biologyNeural stem cellChemistryBiologyBiomedical engineeringEmbryonic stem cellMedicineBiochemistryImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Induced pluripotent stem cells (iPSCs) are generated from adult somatic cells through the induction of key transcription factors that restore the ability to become any cell type found in the body. These cells are of interest for tissue engineering due to their potential for developing patient-specific therapies. As the technology for generating iPSCs advances, it is important to concurrently investigate protocols for the efficient differentiation of these cells to desired downstream phenotypes in combination with biomaterial scaffolds as a way of engineering neural tissue. For such applications, the generation of neurons within three dimensional fibrin scaffolds has been well characterized as a cell-delivery platform for murine embryonic stem cells (ESCs) but has not yet been applied to murine iPSCs. Given that iPSCs have been reported to differentiate less effectively than ESCs, a key objective of this investigation is to maximize the proportion of iPSC-derived neurons in fibrin through the choice of differentiation protocol. To this end, this study compares two EB-mediated protocols for generating neurons from murine iPSCs and ESCs: an 8 day 4-/4+ protocol using soluble retinoic acid in the last 4 days and a 6 day 2-/4+ protocol using soluble retinoic acid and the small molecule sonic hedgehog agonist purmorphamine in the last 4 days. EBs were then seeded in fibrin scaffolds for 14 days to allow further differentiation into neurons. EBs generated by the 2-/4+ protocol yielded a higher percentage of neurons compared to those from the 4-/4+ protocol for both iPSCs and ESCs. The results demonstrate the successful translation of the fibrin-based cell-delivery platform for use with murine iPSCs and furthermore that the proportion of neurons generated from murine iPSC-derived EBs seeded in fibrin can be maximized using the 2-/4+ differentiation protocol. Together, these findings validate the further exploration of 3D fibrin-based scaffolds as a method of delivering neuronal cells derived from iPSCs - an important step toward the development of iPSC-based tissue engineering strategies for spinal cord injury repair.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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