<scp>Two‐step</scp> sedimentation process for selection of microcapsules containing cell aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Microencapsulation technologies are being developed to protect transplanted islets from immune rejection, to reduce or even eliminate the need for immunosuppression. However, unencapsulated cells increase the chances of rejection and empty beads increase transplant volumes. Thus, separation processes were investigated to remove these byproducts based on density differences. The densities of islet-sized mouse insulinoma 6 (MIN6) cell aggregates and acellular 5% alginate beads generated via emulsification and internal gelation were ~ 1.065 and 1.042 g/ml, respectively. The separation of empty beads from those containing aggregates was performed by sedimentation under unit gravity in continuous gradients of polysucrose and sodium diatrizoate with density ranges of 1.032-1.045, 1.035-1.044, or 1.039-1.042 g/ml. The 1.039-1.042 g/ml gradient enabled recoveries of ~ 80% of the aggregate-containing beads while the other gradients recovered only ~ 60%. The bottom fraction of the 1.039-1.042 g/ml gradient contained beads with ~ 6% of their volume occupied by cell aggregates. Separation of unencapsulated aggregates from the aggregate-containing beads was then achieved by centrifugation of this purified fraction in a 1.055 g/ml density solution. Thus, these sedimentation-based approaches can effectively remove the byproducts of cell encapsulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».