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Enregistrement W2969179712 · doi:10.3389/fbioe.2019.00205

Peptide-Based Functional Biomaterials for Soft-Tissue Repair

2019· review· en· W2969179712 sur OpenAlexafffund
Katsuhiro Hosoyama, Caitlin Lazurko, Marcelo Muñoz, Christopher D. McTiernan, Emilio I. Alarcón

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Ottawa
Mots-clésRegenerative medicineTissue engineeringCell functionTissue repairNanotechnologyPeptideCellComputer scienceBiomedical engineeringMaterials scienceChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetically derived peptide-based biomaterials are in many instances capable of mimicking the structure and function of their full-length endogenous counterparts. Combine this with the fact that short mimetic peptides are easier to produce when compared to full length proteins, show enhanced processability and ease of modification, and have the ability to be prepared under well-defined and controlled conditions; it becomes obvious why there has been a recent push to develop regenerative biomaterials from these molecules. There is increasing evidence that the incorporation of peptides within regenerative scaffolds can result in the generation of structural recognition motifs that can enhance cell attachment or induce cell signaling pathways, improving cell infiltration or promote a variety of other modulatory biochemical responses. By highlighting the current approaches in the design and application of short mimetic peptides, we hope to demonstrate their potential in soft-tissue healing while at the same time drawing attention to the advances made to date and the problems which need to be overcome to advance these materials to the clinic for applications in heart, skin, and cornea repair.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations117
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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