Developing a xenograft model of human vasculature in the mouse ear pinna
Notice bibliographique
Résumé
Humanised xenograft models allow for the analysis of human tissue within a physiological environment in vivo. However, current models often rely on the angiogenesis and ingrowth of recipient vasculature to perfuse tissues, preventing analysis of biological processes and diseases involving human blood vessels. This limits the effectiveness of xenografts in replicating human physiology and may lead to issues with translating findings into human research. We have designed a xenograft model of human vasculature to address this issue. Human subcutaneous fat was cultured in vitro to promote blood vessel outgrowth prior to implantation into immunocompromised mice. We demonstrate that implants survived, retained human vasculature and anastomosed with the circulatory system of the recipient mouse. Significantly, by performing transplants into the ear pinna, this system enabled intravital observation of xenografts by multiphoton microscopy, allowing us to visualise the steps leading to vascular cytoadherence of erythrocytes infected with the human parasite Plasmodium falciparum. This model represents a useful tool for imaging the interactions that occur within human tissues in vivo and permits visualization of blood flow and cellular recruitment in a system which is amenable to intervention for various studies in basic biology together with drug evaluation and mechanism of action studies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».