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Enregistrement W2975037912 · doi:10.3390/microorganisms7100406

Opinion: Are Organoids the End of Model Evolution for Studying Host Intestinal Epithelium/Microbe Interactions?

2019· review· en· W2975037912 sur OpenAlexafffund
Michelle M. George, Mushfiqur Rahman, Jessica Connors, Andrew W. Stadnyk

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Cells and Metastasis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaW. Garfield Weston Foundation
Mots-clésOrganoidIntestinal epitheliumCell biologyBiologyEpitheliumEx vivoStem cellMucusSecretionIntestinal mucosaCellular differentiationIn vivoMedicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the pursuit to understand intestinal epithelial cell biology in health and disease, researchers have established various model systems, from whole animals (typically rodents) with experimentally induced disease to transformed human carcinomas. The obvious limitation to the ex vivo or in vitro cell systems was enriching, maintaining, and expanding differentiated intestinal epithelial cell types. The popular concession was human and rodent transformed cells of mainly undifferentiated cells, with a few select lines differentiating along the path to becoming goblet cells. Paneth cells, in particular, remained unculturable. The breakthrough came in the last decade with the report of conditions to grow mouse intestinal organoids. Organoids are 3-dimensional ex vivo "mini-organs" of the organ from which the stem cells were derived. Intestinal organoids contain fully differentiated epithelial cells in the same spatial organization as in the native epithelium. The cells are suitably polarized and produce and secrete mucus onto the apical surface. This review introduces intestinal organoids and provide some thoughts on strengths and weaknesses in the application of organoids to further advance our understanding of the intestinal epithelial-microbe relationship.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,247 · 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.

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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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