MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2315489663 · doi:10.1089/ten.tec.2013.0298

Amniotic Membrane Scaffolds Enable the Development of Tissue-Engineered Urothelium with Molecular and Ultrastructural Properties Comparable to that of Native Urothelium

2013· article· en· W2315489663 sur OpenAlexfundno aff
Urška Dragin Jerman, Peter Veranič, Mateja Erdani Kreft

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part C Methods · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSYork University
Mots-clésUrotheliumTissue engineeringCell biologyEpitheliumStromal cellScaffoldUltrastructureChemistryBiologyAnatomyPathologyBiomedical engineeringMedicineUrinary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The amniotic membrane (AM) is a naturally derived biomaterial that possesses biological and mechanical properties of great importance for tissue engineering. The aim of our study was to determine whether the AM enables the formation of a normal urinary bladder epithelium-urothelium--and to reveal any differences in the urothelial cell (UC) growth and differentiation when using different AM scaffolds. Cryopreserved human AM was used as a scaffold in three different ways. Normal porcine UCs were seeded on the AM epithelium (eAM), denuded AM (dAM), and stromal AM (sAM) and were cultured for 3 weeks. UC growth on AM scaffolds was monitored daily. By using electron microscopy, histochemical and immunofluorescence techniques, we here provide evidence that all three AM scaffolds enable the development of the urothelium. The fastest growth and the highest differentiation of UCs were demonstrated on the sAM scaffold, which enables the development of tissue-engineered urothelium with molecular and ultrastructural properties comparable to that of the native urothelium. Most importantly, the highly differentiated urothelia on the sAM scaffolds provide important experimental models for future drug delivery studies and developing tissue engineering strategies considering that subtle differences are identified before translation to the clinical settings.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations57
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTissue Engineering Part C MethodsMême sujetTissue Engineering and Regenerative MedicineTravaux en français237 207