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Enregistrement W2752395743 · doi:10.1002/term.2567

Cell extracts from spleen and adipose tissues restore function to irradiation‐injured salivary glands

2017· article· en· W2752395743 sur OpenAlexafffund
Dongdong Fang, Xinyun Su, Younan Liu, Jin‐Choon Lee, Jan Seuntjens, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueJournal of Tissue Engineering and Regenerative Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSpleenSalivaAdipose tissueBone marrowStromal cellCellMesenchymal stem cellAngiogenesisStem cellChemistryAndrologyMedicinePathologyBiologyImmunologyEndocrinologyInternal medicineCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A cell extract from whole bone marrow (BM), which we named "BM Soup," has the property to restore saliva secretion to irradiation (IR)-injured salivary glands (SGs). However, BM cell harvesting remains an invasive procedure for the donor. The main objective of this study was to test the therapeutic effect of "Cell Soups" obtained from alternate tissues, such as adipose-derived stromal cells (ADSCs) and spleen cells to repair SGs. BM Soup, Spleen Soup, ADSC Soup, or saline (vehicle control) was injected intravenously into mice with IR-injured SGs (13Gy). Results demonstrated that all three cell soups restored 65-70% of saliva secretion, protected acinar cells, blood vessels, and parasympathetic nerves, and increased cell proliferation. Although protein array assays identified more angiogenesis-related growth factors in ADSC Soup, the length of its therapeutic efficiency on saliva flow was less than that of the BM Soup and Spleen Soup. Another objective of this study was to compare "Fresh" versus "Cryopreserved (-80 °C)" BM Soup. It was found that the therapeutic effect of 12-month "Cryopreserved BM Soup" was comparable to that of "Fresh BM Soup" on the functional restoration of IR-injured SGs. In conclusion, both Spleen Soup and ADSC Soup can be used to mitigate IR-damaged SGs.

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 seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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