Induced Pluripotent Stem Cells for Traumatic Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a common cause of mortality and neurological morbidity. Although progress had been made in the last decades in medical, surgical, and rehabilitation treatments for SCI, the outcomes of these approaches are not yet ideal. The use of cell transplantation as a therapeutic strategy for the treatment of SCI is very promising. Cell therapies for the treatment of SCI are limited by several translational road blocks, including ethical concerns in relation to cell sources. The use of iPSCs is particularly attractive, given that they provide an autologous cell source and avoid the ethical and moral considerations of other stem cell sources. In addition, different cell types, that are applicable to SCI, can be created from iPSCs. Common cell sources used for reprogramming are skin fibroblasts, keratinocytes, melanocytes, CD34+ cells, cord blood cells and adipose stem cells. Different cell types have different genetic and epigenetic considerations that affect their reprogramming efficiencies. Furthermore, in SCI the iPSCs can be differentiated to neural precursor cells, neural crest cells, neurons, oligodendrocytes, astrocytes, and even mesenchymal stromal cells. These can produce functional recovery by replacing lost cells and/or modulating the lesion microenvironment.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».