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Enregistrement W3156009634 · doi:10.3390/biomedicines9040400

Engineered Skin Substitute Regenerates the Skin with Hair Follicle Formation

2021· article· en· W3156009634 sur OpenAlexaff
Jinmei Wang, Xiaoxiao Wang, Jundong Xie, Bin Yao, Miaohua Mo, Danjun Ma, Chen Huang, Ren‐He Xu, Xiaobing Fu, Edward E. Tredget, Yaojiong Wu

Notice bibliographique

RevueBiomedicines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaShenzhen Municipal Science and Technology Innovation CouncilChina Postdoctoral Science FoundationScience, Technology and Innovation Commission of Shenzhen MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHair follicleDermal papillaeNeogenesisCell biologyRegeneration (biology)Stem cellBiologyKeratinocyteAnatomyCell cultureEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently, engineered skin substitutes (ESS) are unable to regenerate cutaneous appendages. Recent studies have shown that skin-derived precursors (SKPs), which are extensively available, have the potential to induce hair follicle neogenesis. Here, we demonstrate that ESS consisting of culture-expanded SKPs and epidermal stem cells (Epi-SCs) reconstitute the skin with hair follicle regeneration after grafting into nude mice. SKPs seeded in a C-GAG matrix proliferated and expressed higher levels of hair induction signature genes—such as Akp2, Sox2, CD133 and Bmp6—compared to dermal fibroblasts. Moreover, when ESS prepared by seeding a mixture of culture-expanded murine SKPs and human adult Epi-SCs into a C-GAG matrix was grafted into full-thickness skin wounds in nude mice, black hairs were generated within 3 weeks. Immunofluorescence analysis showed that the SKPs were localized to the dermal papillae of the newly-formed hair follicle. Our results indicate that SKPs can serve as the hair-inductive cells in ESS to furnish it with hair genesis potential

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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