MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4316041941 · doi:10.1016/j.isci.2023.105984

Angiopoietin-1 derived peptide hydrogel promotes molecular hallmarks of regeneration and wound healing in dermal fibroblasts

2023· article· en· W4316041941 sur OpenAlexafffund
Katrina Vizely, Karl T. Wagner, Serena Mandla, Dakota Gustafson, Jason E. Fish, Milica Radisic

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthCanadian Institutes of Health ResearchNational Heart, Lung, and Blood InstituteKillam TrustsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésWound healingFibroblastDermisRegeneration (biology)Dermal fibroblastCell biologyChemistryBiomaterialSelf-assembling peptidePeptideIn vitroMedicineImmunologyBiochemistryPathologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By providing an ideal environment for healing, biomaterials can be designed to facilitate and encourage wound regeneration. As the wound healing process is complex, there needs to be consideration for the cell types playing major roles, such as fibroblasts. As a major cell type in the dermis, fibroblasts have a large impact on the processes and outcomes of wound healing. Prevopisly, conjugating the angiopoietin-1 derived Q-peptide (QHREDGS) to a collagen-chitosan hydrogel created a biomaterial with in vivo success in accelerating wound healing. This study utilized solvent cast Q-peptide conjugated collagen-chitosan seeded with fibroblast monolayers to investigate the direct impact of the material on this major cell type. After 24 h, fibroblasts had a significant change in release of anti-inflammatory, pro-healing, and ECM deposition cytokines, with demonstrated immunomodulatory effects on macrophages and upregulated expression of critical wound healing genes.

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 enseignants0,234
Score d'incertitude au seuil0,262

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueiScienceMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207