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Enregistrement W4241721944 · doi:10.1007/978-1-59745-133-8_9

Culturing Olfactory Ensheathing Cells from the Mouse Olfactory Epithelium

2008· book-chapter· en· W4241721944 sur OpenAlexaff
Miranda W. Richter, Kathryn Westendorf, A. Jane Roskams

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOlfactory ensheathing gliaOlfactory bulbBiologyOlfactory mucosaRemyelinationNeurogenesisOlfactory epitheliumOlfactory systemTransplantationNeurosciencePopulationRegeneration (biology)Neural stem cellOlfactory nerveCell biologySchwann cellCentral nervous systemAnatomyStem cellMyelinMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Olfactory ensheathing cells (OECs) are not a class of stem cell, but they are a specialized and highly plastic glial cell that can continuously support the neurogenesis and axonal regeneration of olfactory receptor neurons. Because of this, they have been transplanted into sites of spinal cord injury to test their efficacy in promoting repair. They also have been demonstrated to have some ability to support the remyelination of demyelinated axons. Although the majority of these transplantation studies have used OECs prepared from the olfactory bulb (OB-OECs), OECs also can be prepared from the olfactory mucosa, and they are thus a candidate peripherally accessible population of glia that may be effective in promoting repair in a variety of central nervous system lesions. This protocol is designed to produce a highly enriched population of OECs from the lamina propria (LP) of the olfactory mucosa (LP-OECs), which are antigenically similar to OB-OECs and bear some phenotypic similarities to embryonic Schwann cells, but may demonstrate some distinct functional differences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,010

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations18
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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