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Enregistrement W4288448213 · doi:10.1002/bit.28197

Recent developments in cell shipping methods

2022· review· en· W4288448213 sur OpenAlexaff
Shabnam Heydarzadeh, Sima Kheradmand Kia, Seti Boroomand, Mehdi Hedayati

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Bioengineering · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueReproductive Biology and Fertility
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCryopreservationCryoprotectantCell therapyCell survivalCellApoptosisBiologyCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As opposed to remarkable advances in the cell therapy industry, research reveal inexplicable difficulties associated with preserving and post-thawing cell death. Post cryopreservation apoptosis is a common occurrence that has attracted the attention of scientists to use apoptosis inhibitors. Transporting cells without compromising their survival and function is crucial for any experimental cell-based therapy. Preservation of cells allows the safe transportation of cells between distances and improves quality control testing in clinical and research applications. The vitality of transported cells is used to evaluate the efficacy of transportation strategies. For many decades, the conventional global methods of cell transfer were not only expensive but also challenging and had adverse effects. The first determination of some projects is optimizing cell survival after cryopreservation. The new generation of cryopreservation science wishes to find appropriate and alternative methods for cell transportation to ship viable cells at an ambient temperature without dry ice or in media-filled flasks. The diversity of cell therapies demands new cell shipping methodologies and cryoprotectants. In this review, we tried to summarize novel improved cryopreservation methods and alternatives to cryopreservation with safe and viable cell shipping at ambient temperature, including dry preservation, hypothermic preservation, gel-based methods, encapsulation methods, fibrin microbeads, and osmolyte solution compositions.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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