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Enregistrement W3092117119 · doi:10.1089/ten.teb.2020.0182

Designing Biomaterials to Modulate Notch Signaling in Tissue Engineering and Regenerative Medicine

2020· review· en· W3092117119 sur OpenAlex

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.

Notice bibliographique

RevueTissue Engineering Part B Reviews · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDevelopmental Biology and Gene Regulation
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotch signaling pathwayRegenerative medicineTissue engineeringBiomaterialHes3 signaling axisCell biologyCell signalingSignal transductionStem cellBiologyNanotechnologyBiomedical engineeringMedicineMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The design of cell-instructive biomaterials for tissue engineering and regenerative medicine is at a crossroads. Although the conventional tissue engineering approach is top-down (cells seeded to macroporous scaffolds and mature to form tissues), bottom-up tissue engineering strategies are becoming appealing. With such developments, we can study cell signaling events, thus enabling functional tissue assembly in physiologic and diseased models. Among many important signaling pathways, the Notch signaling pathway is the most diverse in its influence during tissue morphogenesis and repair following injury. Although Notch signaling is extensively studied in developmental biology and cancer biology, our knowledge of designing biomaterial-based Notch signaling platforms and incorporating Notch signaling components into engineered tissue systems is limited. By incorporating Notch signaling to tissue engineering scaffolds, we can direct cell-specific responses and improve engineered tissue maturation. This review will discuss recent progress in the development of Notch signaling biomaterials as a promising target to control cellular fate decisions, including the influences of ligand identity, biophysical material cues, ligand presentation strategies, and mechanotransduction. Notch signaling is consequently of interest to direct, control, and reprogram cellular behavior on a biomaterial surface. We anticipate that discussions in this article will allow for enhanced knowledge and insight into designing Notch targeted biomaterials for various tissue engineering and cell fate determinations. Impact statement Notch signaling is recognized as an important pathway in tissue engineering and regenerative medicine; however, there is no systematic review on this topic. The comprehensive review and perspectives presented here provide an in-depth discussion on ligand presentation strategies both in 2D and in 3D cell culture environments involving biomaterials/scaffolds. In addition, this review article provides insight into the challenges in designing cell surrogate biomaterials capable of providing Notch signals. To the best of the authors' knowledge, this is the first review relevant to the fields of tissue engineering.

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)0,001
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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · 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