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Enregistrement W2747833136 · doi:10.1021/acsbiomaterials.7b00383

Developing Hybrid Polymer Scaffolds Using Peptide Modified Biopolymers for Cell Implantation

2017· article· en· W2747833136 sur OpenAlexafffund
Sinoj Abraham, Purushothaman Kuppan, Shammy Raj, Bassem Salama, Gregory S. Korbutt, Carlo Montemagno

Notice bibliographique

RevueACS Biomaterials Science & Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePancreatic function and diabetes
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Technology FuturesJuvenile Diabetes Research Foundation Canada
Mots-clésTransplantationViability assayPolycaprolactoneCell adhesionMaterials scienceNanotechnologyElectrospinningIsletCell growthTissue engineeringCellScaffoldBiomedical engineeringCell adhesion moleculeCell biologyPolymerChemistryMedicineBiochemistrySurgeryBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Polymeric scaffolds containing biomimics offer exciting therapies with broad potential impact for cellular therapies and thereby potentially improve success rates. Here we report the designing and fabrication of a hybrid scaffold that can prevent a foreign body reaction and maintain cell viability. A biodegradable acrylic based cross-linkable polycaprolactone based polymer was developed and using a multihead electrospinning station to fabricate hybrid scaffolds. This consists of cell growth factor mimics and factors to prevent a foreign body reaction. Transplantation studies were performed subcutaneously and in epididymal fat pad of immuno-competent Balb/c mice and immuno-suppressed B6 Rag1 mice and we demonstrated extensive neo-vascularization and maintenance of islet cell viability in subcutaneously implanted neonatal porcine islet cells for up to 20 weeks of post-transplant. This novel approach for cell transplantation can improve the revascularization and allow the integration of bioactive molecules such as cell adhesion molecules, growth factors, etc.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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