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Enregistrement W3006966574 · doi:10.1002/jbm.a.36909

Production and evaluation of biosynthesized cellulose tubes as promising nerve guides for spinal cord injury treatment

2020· article· en· W3006966574 sur OpenAlexafffund
Taisa Regina Stumpf, Linda Tang, Kathlyn M. Kirkwood, Xiuying Yang, Jingchang Zhang, Xudong Cao

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Materials Research Part A · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensCarleton UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesStem Cell Network
Mots-clésSpinal cord injuryNerve growth factorRegeneration (biology)Spinal cordDrug deliveryCelluloseMedicineBiomedical engineeringChemistryMaterials scienceBiologyCell biologyInternal medicineBiochemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spinal cord injury (SCI) is a central nervous disorder that can result in permanent motor and sensory damage due to a severed communication pathway. Although there is currently no effective treatment, nerve guide tubes have been used to bridge the injured stumps and act as drug delivery systems. In this study, biosynthesized cellulose (BC) nerve guides were prepared, and nerve growth factor (NGF)-a model growth factor-was incorporated into the tubular nerve guide in order to obtain a nerve guide/drug delivery system to assist the regeneration. To achieve this, Gluconacetobacter hansenii was cultivated in a special bioreactor to produce biosynthesized cellulose tubes (BCTs) in situ, and the physical and mechanical properties of the BCTs obtained from different cultivation time points were evaluated. Our results showed that the properties of the BCTs were comparable to those of the native human neural tissues, and that the NGF released from the BCTs was bioactive for at least 7 days as evaluated by PC12 cell cultures in vitro. In summary, this study evaluated the use of BCT as a drug releasing nerve guide, and our results showed that the BCT is an attractive strategy to enhance nerve regeneration after the SCI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,149
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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