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Enregistrement W3036059766 · doi:10.1016/j.stemcr.2020.05.017

Transplantation of Skin Precursor-Derived Schwann Cells Yields Better Locomotor Outcomes and Reduces Bladder Pathology in Rats with Chronic Spinal Cord Injury

2020· article· en· W3036059766 sur OpenAlexafffund
Peggy Assinck, Joseph S. Sparling, Shaalee Dworski, Greg J. Duncan, Di Wu, Jie Liu, Brian K. Kwon, Jeff Biernaskie, Freda D. Miller, Wolfram Tetzlaff

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoAlberta Children's HospitalUniversity of British ColumbiaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesHospital for Sick ChildrenUniversity of CalgaryHotchkiss Brain Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsStem Cell Network
Mots-clésBiologySpinal cord injuryTransplantationSpinal cordPathologyNeuroscienceMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell transplantation for spinal cord injury (SCI) has largely been studied in sub-acute settings within 1-2 weeks of injury. In contrast, here we transplanted skin-derived precursors differentiated into Schwann cells (SKP-SCs) into the contused rat spinal cord 8 weeks post-injury (wpi). Twenty-one weeks later (29 wpi), SKP-SCs were found to have survived transplantation, integrated with host tissue, and mitigated the formation of a dense glial scar. Furthermore, transplanted SKP-SCs filled much of the lesion sites and greatly enhanced the presence of endogenous SCs, which myelinated thousands of sprouting/spared host axons in and around the injury site. In addition, SKP-SC transplantation improved locomotor outcomes and decreased pathological thickening of bladder wall. To date, functional improvements have very rarely been observed with cell transplantation beyond the sub-acute stage of injury. Hence, these findings indicate that skin-derived SCs are a promising candidate cell type for the treatment of chronic 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 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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,287 · 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'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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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