Oral‐Facial Tissue Reconstruction in the Regenerative Axolotl
Notice bibliographique
Résumé
Absence of large amounts of orofacial tissues caused by cancerous resections, congenital defects, or trauma results in sequelae such as dysphagia and noticeable scars. Oral-neck tissue regeneration was studied in the axolotl (regenerative amphibian) following a 2.5-mm punch biopsy that simultaneously removed skin, connective tissue, muscle, and cartilage in the tongue and intermandibular region. The untreated wound was studied macroscopically and histologically at 17 different time points ranging from 0 to180 days (N = 120 axolotls). At 12 hr, the wound's surface was smoothened and within 1mm, internal lingual muscular modifications occurred; at the same distance, between days 4-7 lingual muscle degradation was complete. Immunofluorescence indicates complete keratinocytes migration by 48 hr. These cells with epidermal Leydig cells, appearing yellow, lead the chin's deep tissue outgrowth until its closure on the 14th day. Regeneration speeds varied and peaked in time for each tissue, (1) deep chin 84.3 μm/hr from 24 to 96 hr, (2) superficial chin 71.1 μm/hr from 7-14 days, and (3) tongue 86.0 μm/hr between 48 hr and 7 days. Immunofluorescence to Col IV showed basement membrane reconnected between days 30-45 coinciding with the chin's dermal tissue's surface area recovery. New muscle appeared at 21 days and was always preceded by the formation of a collagen bed. Both chin tissues regain all surface area and practically all components while the lingual structure lacks some content but is generally similar to the original. The methodology and high-resolution observations described here are the first of its kind for this animal model and could serve as a basis for future studies in oral and facial regenerative research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».