MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2570852937 · doi:10.1089/ten.teb.2016.0280

Design and Use of Chimeric Proteins Containing a Collagen-Binding Domain for Wound Healing and Bone Regeneration

2016· review· en· W2570852937 sur OpenAlexaff
Cyril Addi, Frédéric Murschel, Grégory De Crescenzo

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part B Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRegeneration (biology)Wound healingBiomaterialFusion proteinTissue engineeringCell biologyRecombinant DNAChemistryBiomedical engineeringMaterials scienceBiochemistryBiologyNanotechnologyImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collagen-based biomaterials are widely used in the field of tissue engineering; they can be loaded with biomolecules such as growth factors (GFs) to modulate the biological response of the host and thus improve its potential for regeneration. Recombinant chimeric GFs fused to a collagen-binding domain (CBD) have been reported to improve their bioavailability and the host response, especially when combined with an appropriate collagen-based biomaterial. This review first provides an extensive description of the various CBDs that have been fused to proteins, with a focus on the need for accurate characterization of their interaction with collagen. The second part of the review highlights the benefits of various CBD/GF fusion proteins that have been designed for wound healing and bone regeneration.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,351
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

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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTissue Engineering Part B ReviewsMême sujetPeriodontal Regeneration and TreatmentsTravaux en français237 207