Cardiac tissue regeneration in bioreactors
Notice bibliographique
Résumé
Motivation for cardiac tissue regeneration in vitro Myocardial infarction (MI) leads to the death of cardiomyocytes, and the infarct area becomes replaced by a fibroblastic scar tissue that has no contractile function. This reduces the pumping ability of the heart and the cardiac output. In addition, the scar tissue thins due to the lack of vasculature to provide oxygen and nutrients to the infarct site, thus leading to high wall stress and cardiac dilatation, which may ultimately lead to heart failure. The adult heart has a limited regenerative capacity. The shortage of donor organs further suggests a need to develop new treatment strategies for cardiovascular diseases. Cardiac tissue regeneration can be achieved through several strategies, including (1) gene therapy, (2) cell transplantation, and (3) implantation or injection of biomaterials or engineered cardiac tissues. The goal of these cardiac tissue regeneration strategies is to repair the damaged myocardium through supporting vascularization and cell survival, in turn reducing wall thinning and preventing dilatation and heart failure. Gene therapy is not a specific topic of this chapter, in which the focus will be on bioreactors for cell expansion and engineering of cardiac tissues for cardiac tissue regeneration. Instead, we refer the reader to excellent reviews [1–3].
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».