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Enregistrement W2776511965 · doi:10.1016/j.ceb.2017.12.011

Regeneration of complex oral organs using 3D cell organization technology

2017· review· en· W2776511965 sur OpenAlexfundno aff
Masamitsu Oshima, Miho Ogawa, Takashi Tsuji

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cell Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della SaluteMinistère de l'Éducation, du Loisir et du Sport QuébecBio-Imaging Technologies
Mots-clésBiologyRegenerative medicineOrganoidRegeneration (biology)Stem cellInduced pluripotent stem cellCell biologyMesenchymal stem cellTissue engineeringCell therapyEmbryonic stem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of organoid techniques for regenerative therapy has progressed remarkably with the use of tissue-derived stem cells and pluripotent stem cells based on stem cell biology and tissue engineering technology. To realize whole-organ replacement therapy as next-generation regenerative medicine, it is expected that fully functional bioengineered organs can be reconstructed using an in vitro three-dimensional (3D) bioengineered organ germ and organoids by stem cell manipulation and self-organization. In this mini-review, we focused on substantial advances of 3D bioengineering technologies for the regeneration of complex oral organs with the reconstruction of 3D bioengineered organ germ using organ-inductive potential embryo-derived epithelial and mesenchymal cells. These bioengineering technologies have the potential for realization of future organ replacement therapy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,188 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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