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Enregistrement W3172042401 · doi:10.3390/ijms22126203

Advanced Hydrogels as Exosome Delivery Systems for Osteogenic Differentiation of MSCs: Application in Bone Regeneration

2021· review· en· W3172042401 sur OpenAlexaff
Elham Pishavar, Hongrong Luo, Mahshid Naserifar, Maryam Hashemi, Shirin Toosi, Anthony Atala, Seeram Ramakrishna, Javad Behravan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueExtracellular vesicles in disease
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésSelf-healing hydrogelsMesenchymal stem cellExosomeMicrovesiclesTissue engineeringRegeneration (biology)Regenerative medicineBiomedical engineeringCell biologyNanotechnologyChemistryStem cellMaterials scienceBiologyMedicinemicroRNABiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogels are known as water-swollen networks formed from naturally derived or synthetic polymers. They have a high potential for medical applications and play a crucial role in tissue repair and remodeling. MSC-derived exosomes are considered to be new entities for cell-free treatment in different human diseases. Recent progress in cell-free bone tissue engineering via combining exosomes obtained from human mesenchymal stem cells (MSCs) with hydrogel scaffolds has resulted in improvement of the methodologies in bone tissue engineering. Our research has been actively focused on application of biotechnological methods for improving osteogenesis and bone healing. The following text presents a concise review of the methodologies of fabrication and preparation of hydrogels that includes the exosome loading properties of hydrogels for bone regenerative applications.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,661
Score d'incertitude au seuil0,710

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,306 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations95
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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