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Enregistrement W3005682163 · doi:10.3389/fcell.2020.00070

Emerging Methods for Enhancing Pluripotent Stem Cell Expansion

2020· review· en· W3005682163 sur OpenAlexafffund
Sarah Chan, Muhammad Rizwan, Evelyn K. F. Yim

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésMicrocarrierRegenerative medicineInduced pluripotent stem cellStem cellTissue engineeringBiomedical engineeringComputer scienceBiochemical engineeringNanotechnologyCell cultureCell biologyEmbryonic stem cellMaterials scienceBiologyMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pluripotent stem cells (PSCs) have great potential to revolutionize the fields of tissue engineering and regenerative medicine as well as stem cell therapeutics. However, the end goal of using PSCs for therapeutic use remains distant due to limitations in current PSC production. Conventional methods for PSC expansion have limited potential to be scaled up to produce the number of cells required for the end-goal of therapeutic use due to xenogenic components, high cost or low efficiency. In this mini review, we explore novel methods and emerging technologies of improving PSC expansion: the use of the two-dimensional mechanobiological strategies of topography and stiffness and the use of three-dimensional (3D) expansion methods including encapsulation, microcarrier-based culture, and suspension culture. Additionally, we discuss the limitations of conventional PSC expansion methods as well as the challenges in implementing non-conventional methods.

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)0,001
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations43
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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