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Enregistrement W2792844146 · doi:10.1111/odi.12832

Dedifferentiated Fat (<scp>DFAT</scp>) cells: A cell source for oral and maxillofacial tissue engineering

2018· review· en· W2792844146 sur OpenAlexaff
Naotaka Kishimoto, Yoshitomo Honda, Yoshihiro Momota, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueOral Diseases · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUehara Memorial Foundation
Mots-clésAdipose tissueMesenchymal stem cellTissue engineeringRegeneration (biology)Stem cellBuccal fat padCartilageCellCell biologyBuccal administrationBiologyBiomedical engineeringMedicineDentistryAnatomyEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tissue engineering is a promising method for the regeneration of oral and maxillofacial tissues. Proper selection of a cell source is important for the desired application. This review describes the discovery and usefulness of dedifferentiated fat (DFAT) cells as a cell source for tissue engineering. Dedifferentiated Fat cells are a highly homogeneous cell population (high purity), highly proliferative, and possess a multilineage potential for differentiation into various cell types under proper in vitro inducing conditions and in vivo. Moreover, DFAT cells have a higher differentiation capability of becoming osteoblasts, chondrocytes, and adipocytes than do bone marrow-derived mesenchymal stem cells and/or adipose tissue-derived stem cells. The usefulness of DFAT cells in vivo for periodontal tissue, bone, peripheral nerve, muscle, cartilage, and fat tissue regeneration was reported. Dedifferentiated Fat cells obtained from the human buccal fat pad (BFP) are a minimally invasive procedure with limited esthetic complications for patients. The BFP is a convenient and accessible anatomical site to harvest DFAT cells for dentists and oral surgeons, and thus is a promising cell source for oral and maxillofacial tissue engineering.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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