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Enregistrement W3089436406

Investigating the Use of Human Monocytes and Vascular Smooth Muscle-like Cells Differentiated from Adipose Derived Stromal Cells for Vascular Tissue Regeneration

2019· dissertation· en· W3089436406 sur OpenAlexfundno aff
Xiaoqing Zhang

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAdipose tissueStromal cellRegeneration (biology)Cell biologyVascular smooth muscleChemistryBiologyPathologyMedicineSmooth muscleEndocrinology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vascular tissue engineering, it is desirable to promote the proliferation and uniform distribution of the tissue-specific cells within a biomaterial scaffold, and to stimulate the cells to synthesize and deposit appropriate extracellular matrix (ECM). The ability to generate and accumulate tissue-specific ECM is especially important since the ECM not only provides structural support for the engineered tissue, but also directs signalling towards surrounding cells in order to initiate remodelling processes. However, currently there is limited ability to promote ECM production during in vitro vascular tissue engineering. Aside from the limited ECM-promoting strategies, another challenge that has been recognized is the lack of a vascular smooth muscle cell (VSMC) source that is effective, robust and safe. The thesis project investigated in vitro VSMC-monocyte co-culture systems. It was found that achieving a desired release profile of growth factors and hydrolytic proteases to direct ECM-promoting and ECM-degrading activities in the multi-cellular microenvironment is effective at promoting ECM accumulation during vascular tissue engineering. Additionally, adipose derived stromal cells (ASCs) were differentiated into VSMC-like cells. ASC-VSMC-monocyte co-culture systems were constructed to track the potential phenotypic changes of ASC-VSMCs (in order to further assess the feasibility of applying ASC-VSMCs as a replacement cell source for mature tissue VSMCs). The study demonstrated that the degradable polar hydrophobic ionic polyurethane (D-PHI) biomaterial scaffold based ASC-VSMC-monocyte co-culture system showed more release of proinflammatory cytokines at week 1 and 2. However, it showed more anti-inflammatory/wound-healing cytokine release at week 4. This study revealed important signalling factors and some mechanisms underlying phenotypic switches of ASC-VSMCs exposed to monocytes during in vitro tissue engineering processes. This can provide insights into the feasibility of ASC-VSMCs for vascular tissue development. Additionally, this work improved understanding of the balance between inflammation and wound-healing processes during tissue regeneration and remodeling using biomaterial scaffolds.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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