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Enregistrement W2920940591 · doi:10.21451/1984-3143-ar2018-0099

Bioengineering the ovary to preserve and reestablish female fertility

2019· article· en· W2920940591 sur OpenAlexfundno aff
F. Gandolfi, Matteo Ghiringhelli, Tiziana A. L. Brevini

Notice bibliographique

RevueAnimal Reproduction · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCarraresi Foundation
Mots-clésDecellularizationOvaryInfertilityFertility preservationFertilityBiologyFemale infertilityTransplantationOrgan systemRegenerative medicineOrgan transplantationMedicineBioinformaticsPhysiologyTissue engineeringPathologyStem cellInternal medicinePregnancyEndocrinologyCell biologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different bioengineering strategies can be presently adopted and have been shown to have great potential in the treatment of female infertility and ovarian dysfunction deriving from chemotherapy, congenital malformations, massive adhesions as well as aging and lifestyle. One option is transplantation of fresh or cryopreserved organs/fragments into the patient. A further possibility uses tissue engineering approaches that involve a combination of cells, biomaterials and factors that stimulate local ability to regenerate/ repair the reproductive organ. Organ transplant has shown promising results in large animal models. However, the source of the organ needs to be identified and the immunogenic effects of allografts remain still to be solved before the technology may enter the clinical practice. Decellularization/ repopulation of ovary with autologous cells or follicles could represent an interesting, still very experimental alternative. Here we summarize the recent advancements in the bioengineering strategies applied to the ovary, we present the principles for these systems and discuss the advantages of these emerging opportunities to preserve or improve female fertility.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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.

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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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