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Enregistrement W4313909511 · doi:10.1002/jsp2.1238

Harmonization and standardization of nucleus pulposus cell extraction and culture methods

2023· article· en· W4313909511 sur OpenAlexaff
Shaghayegh Basatvat, Frances C. Bach, Marcos N. Barcellona, Abbie L. A. Binch, Conor T. Buckley, Brian Bueno, Nadeen O. Chahine, Ana Chee, Laura B. Creemers, Stefan Dudli, Bailey V. Fearing, Stephen J. Ferguson, Jennifer Gansau, Benjamin Gantenbein, Rahul Gawri, Juliane D. Glaeser, Sibylle Grad, Julien Guerrero, Lisbet Haglund, Paula Hernández, Judith A. Hoyland, C.‐Y. Charles Huang, James C. Iatridis, Svenja Illien‐Jünger, Liufang Jing, Petra Kraus, Lisanne T. Laagland, Gernot Lang, Vyl Leung, Zhen Li, Thomas Lufkin, Josette C. van Maanen, Emily E. McDonnell, Christopher J. Panebianco, Steven M. Presciutti, Sanjna Rao, Stephen M. Richardson, Sarah M. Romereim, Tara C. Schmitz, Jordy Schol, Lori A. Setton, Dmitriy Sheyn, Joseph Snuggs, Yi Sun, Xiaohong Tan, Marianna A. Tryfonidou, Nam Vo, Dong Wang, Brandon Williams, S. Tim Yoon, Christine L. Le Maitre

Notice bibliographique

RevueJOR Spine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpine and Intervertebral Disc Pathology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University and Génome Québec Innovation Centre
Organismes subventionnairesH2020 European Institute of Innovation and TechnologyHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungScience Foundation IrelandIrish Research Council for Science, Engineering and TechnologyIrish Research CouncilEuropean CommissionDutch Arthritis AssociationU.S. Department of Veterans AffairsNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesAOSpineOffice of Research and DevelopmentNational Science Foundation
Mots-clésCell cultureCellCell growthExtraction (chemistry)BiologyStandardizationCell biologyBiotechnologyComputational biologyBioinformaticsChemistryComputer scienceBiochemistryChromatographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: In vitro studies using nucleus pulposus (NP) cells are commonly used to investigate disc cell biology and pathogenesis, or to aid in the development of new therapies. However, lab-to-lab variability jeopardizes the much-needed progress in the field. Here, an international group of spine scientists collaborated to standardize extraction and expansion techniques for NP cells to reduce variability, improve comparability between labs and improve utilization of funding and resources. Methods: The most commonly applied methods for NP cell extraction, expansion, and re-differentiation were identified using a questionnaire to research groups worldwide. NP cell extraction methods from rat, rabbit, pig, dog, cow, and human NP tissue were experimentally assessed. Expansion and re-differentiation media and techniques were also investigated. Results: Recommended protocols are provided for extraction, expansion, and re-differentiation of NP cells from common species utilized for NP cell culture. Conclusions: This international, multilab and multispecies study identified cell extraction methods for greater cell yield and fewer gene expression changes by applying species-specific pronase usage, 60-100 U/ml collagenase for shorter durations. Recommendations for NP cell expansion, passage number, and many factors driving successful cell culture in different species are also addressed to support harmonization, rigor, and cross-lab comparisons on NP cells worldwide.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)low
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Expérimental (laboratoire)high
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,226

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,358 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations55
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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