Cryopreservation of articular cartilage
Notice bibliographique
Résumé
Cryopreservation has numerous practical applications in medicine, biotechnology, agriculture, forestry, aquaculture and biodiversity conservation, with huge potentials for biological cell and tissue banking. A specific tissue of interest for cryopreservation is the articular cartilage of the human knee joint for two major reasons: (1) clinically, there exists an untapped potential for cryopreserved cartilage to be used in surgical repair/reconstruction/replacement of injured joints because of the limited availability of fresh donor tissue and, (2) scientifically, successful cryopreservation of cartilage, an avascular tissue with only one cell type, is considered a stepping stone for transition from biobanking cell suspensions and small tissue slices to larger and more complicated tissues. For more than 50years, a great deal of effort has been directed toward understanding and overcoming the challenges of cartilage preservation. In this article, we focus mainly on studies that led to the finding that vitrification is an appropriate approach toward successful preservation of cartilage. This is followed by a review of the studies on the main challenges of vitrification, i.e. toxicity and diffusion, and the novel approaches to overcome these challenges such as liquidus tracking, diffusion modeling, and cryoprotective agent cocktails, which have resulted in the recent advancements in the field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».