Expansion of retinal stem cells and their progeny using cell microcarriers in a bioreactor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blindness as a consequence of degenerative eye diseases (e.g., age‐related macular degeneration and retinitis pigmentosa) is a major health problem and numbers are expected to increase by up to 50% by 2020. Unfortunately, adult mouse and human retinal stem cells (RSCs), unlike fish and amphibians , are quiescent in vivo and do not regenerate following disease or injury. To replace lost cells, we used microcarriers (MCs) in a suspension stirring bioreactor to help achieve numbers suitable for differentiation and transplantation. We achieved a significant 10‐fold enrichment of RSC yield compared to conventional static culture techniques using a combination of FACTIII MCs and relative hypoxia (5%) inside the bioreactor. We found that hypoxia (5% O 2 ) was associated with better RSC expansion across all platforms; and this can be attributed to hypoxia‐induced increases in survival and/or symmetric division of stem cells. In the future, we will target the differentiation of RSCs and their progeny toward rod and cone photoreceptor phenotypes using FACTIII MCs inside bioreactors to expand their populations in order to produce the large numbers of cells needed for transplantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».