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Enregistrement W4360820501 · doi:10.3791/64697

Construction, Characterization, and Regenerative Application of Self-Assembled Human Mesenchymal Stem Cell Aggregates

2023· article· en· W4360820501 sur OpenAlexaff
Shijie Li, Peisheng Liu, Ting Zhu, Bing‐Dong Sui, Yan Jin, Kun Xuan, Chenxi Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellRegenerative medicineCell biologyStem cellTissue engineeringRegeneration (biology)Extracellular matrixTransplantationBiologyBiomedical engineeringMedicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mesenchymal stem cells (MSCs), characterized by their self-renewal ability and multilineage differentiation potential, can be derived from various sources and are emerging as promising candidates for regenerative medicine, especially for regeneration of the tooth, bone, cartilage, and skin. The self-assembled approach of MSC aggregation, which notably constructs cell clusters mimicking the developing mesenchymal condensation, allows high-density stem cell delivery along with preserved cell-cell interactions and extracellular matrix (ECM) as the microenvironment niche. This method has been shown to enable efficient cell engraftment and survival, thus promoting the optimized application of exogenous MSCs in tissue engineering and safeguarding clinical organ regeneration. This paper provides a detailed protocol for the construction and characterization of self-assembled aggregates based on umbilical cord mesenchymal stem cells (UCMSCs), as well as an example of the cranial bone regenerative application. The implementation of this procedure will help guide the establishment of an efficient MSC transplantation strategy for tissue engineering and regenerative medicine.

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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,386 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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