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Enregistrement W3045768929 · doi:10.1088/1741-2552/abaa9c

Rapidly formed stable and aligned dense collagen gels seeded with Schwann cells support peripheral nerve regeneration

2020· article· en· W3045768929 sur OpenAlex
Papon Muangsanit, Adam G.E. Day, Savvas Dimiou, Altay Frederick Ataç, Céline Kayal, Hyeree Park, Showan N. Nazhat, James B. Phillips

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neural Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRegeneration (biology)Biomedical engineeringSchwann cellTissue engineeringNerve guidance conduitIn vivoBiophysicsSciatic nerveChemistrySelf-healing hydrogelsViability assayMaterials scienceIn vitroCell biologyAnatomyBiologyBiochemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective. Gel aspiration-ejection (GAE) has recently been developed for the rapid production of dense, anisotropic collagen gel scaffolds with adjustable collagen fibrillar densities. In this study, a GAE system was applied to produce aligned Schwann cells within a type-1 collagen matrix to generate GAE-engineered neural tissues (GAE-EngNT) for potential nerve tissue engineering applications. Approach. The stability and mechanical properties of the constructs were investigated along with the viability, morphology and distribution of Schwann cells. Having established the methodology to construct stable robust Schwann cell-loaded engineered neural tissues using GAE (GAE-EngNTs), the potential of these constructs in supporting and guiding neuronal regeneration, was assessed both in vitro and in vivo. Main results. Dynamic mechanical analysis strain and frequency sweeps revealed that the GAE-EngNT produced via cannula gauge number 16 G (∼1.2 mm diameter) exhibited similar linear viscoelastic behaviors to rat sciatic nerves. The viability and alignment of seeded Schwann cells in GAE-EngNT were maintained over time post GAE, supporting and guiding neuronal growth in vitro with an optimal cell density of 2.0 × 10 6 cells ml −1 . An in vivo test of the GAE-EngNTs implanted within silicone conduits to bridge a 10 mm gap in rat sciatic nerves for 4 weeks revealed that the constructs significantly promoted axonal regeneration and vascularization across the gap, as compared with the empty conduits although less effective regeneration compared with the autograft groups. Significance. Therefore, this is a promising approach for generating anisotropic and robust engineered tissue which can be used with Schwann cells for peripheral nerve repair.

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.

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 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,200 · 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