Finding an Optimal Corneal Xenograft Using Comparative Analysis of Corneal Matrix Proteins Across Species
Notice bibliographique
Résumé
Numerous animal species have been proposed as sources of corneal tissue for obtaining decellularized xenografts. The selection of an appropriate animal model must take into consideration the differences in the composition and structure of corneal proteins between humans and other animal species in order to minimize immune response and improve outcome of the xenotransplant. Here, we compared the amino-acid sequences of 16 proteins present in the corneal stromal matrix of 14 different animal species using Basic Local Alignment Search Tool, and calculated a similarity score compared to the respective human sequence. Primary amino acid structures, isoelectric point and grand average of hydropathy (GRAVY) values of the 7 most abundant proteins (i.e. collagen α-1 (I), α-1 (VI), α-2 (I) and α-3 (VI), as well as decorin, lumican, and keratocan) were also extracted and compared to those of human. The pig had the highest similarity score (91.8%). All species showed a lower proline content compared to human. Isoelectric point of pig (7.1) was the closest to the human. Most species have higher GRAVY values compared to human except horse. Our results suggest that porcine cornea has a higher relative suitability for corneal transplantation into humans compared to other studied species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».