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Enregistrement W4281879272 · doi:10.1186/s12929-022-00819-w

Bioengineering in salivary gland regeneration

2022· review· en· W4281879272 sur OpenAlexafffund
Maryam Hajiabbas, Claudia D’Agostino, Julia Simińska‐Stanny, Simon D. Tran, Amin Shavandi, Christine Delporte

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversité Libre de BruxellesFonds De La Recherche Scientifique - FNRS
Mots-clésRegeneration (biology)Salivary glandCell biologyBiologyAnatomyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salivary gland (SG) dysfunction impairs the life quality of many patients, such as patients with radiation therapy for head and neck cancer and patients with Sjögren's syndrome. Multiple SG engineering strategies have been considered for SG regeneration, repair, or whole organ replacement. An in-depth understanding of the development and differentiation of epithelial stem and progenitor cells niche during SG branching morphogenesis and signaling pathways involved in cell-cell communication constitute a prerequisite to the development of suitable bioengineering solutions. This review summarizes the essential bioengineering features to be considered to fabricate an engineered functional SG model using various cell types, biomaterials, active agents, and matrix fabrication methods. Furthermore, recent innovative and promising approaches to engineering SG models are described. Finally, this review discusses the different challenges and future perspectives in SG bioengineering.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeSans objet
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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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