Cell Sheet Technology for Tissue Engineering: The Self-Assembly Approach Using Adipose-Derived Stromal Cells
Notice bibliographique
Résumé
In the past years, adipose tissue has spurred a wide interest, not only as a source of adult multipotent stem cells but also as a highly eligible tissue for reconstructive surgery procedures. Tissue engineering is one field of regenerative medicine progressing at great strides in part due to its important use of adipose-derived stem/stromal cells (ASCs). The development of diversified technologies combining ASCs with various biomaterials has lead to the reconstruction of numerous types of tissue-engineered substitutes such as bone, cartilage, and adipose tissues from rodent, porcine, or human ASCs. We have recently achieved the reconstruction of connective and adipose tissues composed entirely of cultured human ASCs and their secreted endogenous extracellular matrix components by a methodology known as the self-assembly approach of tissue engineering. The latter is based on the stimulation of ASCs to secrete and assemble matrix components in culture, leading to the production of cell sheets that can be manipulated and further assembled into thicker multilayer tissues. In this chapter, protocols to generate both reconstructed connective and adipocyte-containing tissues using the self-assembly approach are described in detail. The methods include amplification and cell banking of human ASCs, as well as culture protocols for the production of individual stromal and adipose sheets, which are the building blocks for the reconstruction of multilayered human connective and adipose tissues, respectively.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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 ».