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Enregistrement W3109528461 · doi:10.3390/v12121375

The Potentials and Pitfalls of a Human Cervical Organoid Model Including Langerhans Cells

2020· article· en· W3109528461 sur OpenAlexafffund
Robert Jackson, Jordan Lukacs, Ingeborg Zehbe

Notice bibliographique

RevueViruses · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensNOSM UniversityLakehead UniversityThunder Bay Regional Research Institute
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOrganoidLangerinLangerhans cellEpitheliumCell biologyBiologyPetri dishImmunologyImmune systemPathologyMedicineDendritic cellMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three-dimensional cell culturing to capture a life-like experimental environment has become a versatile tool for basic and clinical research. Mucosal and skin tissues can be grown as "organoids" in a petri dish and serve a wide variety of research questions. Here, we report our experience with human cervical organoids which could also include an immune component, e.g., Langerhans cells. We employ commercially available human cervical keratinocytes and fibroblasts as well as a myeloid cell line matured and purified into langerin-positive Langerhans cells. These are then seeded on a layer of keratinocytes with underlying dermal equivalent. Using about 10-fold more than the reported number in healthy cervical tissue (1-3%), we obtain differentiated cervical epithelium after 14 days with ~1% being Langerhans cells. We provide a detailed protocol for interested researchers to apply the described "aseptic" organoid model for all sorts of investigations-with or without Langerhans cells.

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)0,000
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,323

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 savante0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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