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Enregistrement W4294142665 · doi:10.3390/cells11172716

Influence of the Postmortem/Storage Time of Human Corneas on the Properties of Cultured Limbal Epithelial Cells

2022· article· en· W4294142665 sur OpenAlexafffund
Gaëtan Le‐Bel, Pascale Desjardins, Christelle Gross, Sergio Cortez Ghio, Camille Couture, Lucie Germain, Sylvain L. Guérin

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCorneaWound healingIn vitroWound closureCell biologyBiologyAnatomyOphthalmologyMedicineImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Besides being a powerful model to study the mechanisms of corneal wound healing, tissue-engineered human corneas (hTECs) are sparking interest as suitable substitutes for grafting purposes. To ensure the histological and physiological integrity of hTECs, the primary cultures generated from human cornea (identified as human limbal epithelial cells (hLECs) that are used to produce them must be of the highest possible quality. The goal of the present study consisted in evaluating the impact of the postmortem/storage time (PM/ST) on their properties in culture. hLECs were isolated from the entire cornea comprising the limbus and central cornea. When grown as monolayers, short PM/ST hLECs displayed increased daily doublings and generated more colonies per seeded cells than long PM/ST hLECs. Moreover, hLECs with a short PM/ST exhibited a markedly faster wound closure kinetic both in scratch wound assays and hTECs. Collectively, these results suggest that short PM/ST hLECs have a greater number of highly proliferative stem cells, exhibit a faster and more efficient wound healing response in vitro, and produce hTECs of a higher quality, making them the best candidates to produce biomaterial substitutes for clinical studies.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,198 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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