Heart valve regeneration: the need for systems approaches
Notice bibliographique
Résumé
Tissue-engineered heart valves are promising alternatives to address the limitations of current valve replacements, particularly for growing children. Current heart valve tissue engineering strategies involve the selection of biomaterial scaffolds, cell types, and often in vitro culture conditions aimed at regenerating a valve for implantation and subsequent maturation in vivo. However, identifying optimal combinations of cell sources, biomaterials, and/or bioreactor conditions to produce functional, durable valve tissue remains a challenge. Despite some short-term success in animal models, attempts to recapitulate aspects of the native heart valve environment based on 'best guesses' of a limited number of regulatory factors have not proven effective. Better outcomes for valve tissue regeneration will likely require a systems-level understanding of the relationships between multiple interacting regulatory factors and their effects on cell function and tissue formation. Until recently, conventional culture methods have not allowed for multiple design parameters to be considered at once. Emerging microtechnologies are well suited to systematically probe multiple inputs, in combination, in high throughput and with great precision. When combined with statistical and network systems analyses, these microtechnologies have excellent potential to define multivariate signal-response relationships and reveal key regulatory pathways for robust functional tissue regeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».