Collagen/heparin scaffold combined with vascular endothelial growth factor promotes the repair of neurological function in rats with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to evaluate the therapy effects of a novel biological scaffold containing heparin, collagen and vascular endothelial growth factor (VEGF) in treating traumatic brain injury (TBI). In our research, a functional composite scaffold constituted by collagen, heparin and vascular endothelial growth factor was used to stimulate angiogenesis and improve nerve-tissue regeneration in a rat model of TBI. The composite scaffold possessed excellent mechanical properties and good porosity, and could effectively control the release rate of VEGF. Motor and cognitive functions such as motor evoked potential, Morris water maze test and modified neurological severity score were evidently improved after the scaffold was grafted onto the injury site in the rat TBI model. There was clearly improved restoration of damaged nerve tissue at the injured site. Furthermore, brain edema and inflammatory reactions were significantly alleviated. Newly formed neurons with associated synaptic structures, nerve fibers, myelin sheaths and functional angiogenesis with intact endothelium at the injury site were observed. In conclusion, our data revealed that the collagen/heparin scaffold combined with VEGF could create excellent microenvironment stimuli for damaged nerve-tissue regeneration, providing a potential strategy for treating TBI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».