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Enregistrement W4385665868 · doi:10.3390/cells12162021

Hiding in Plain Sight: Human Gingival Fibroblasts as an Essential, Yet Overlooked, Tool in Regenerative Medicine

2023· review· en· W4385665868 sur OpenAlexafffund
Andrew Leask

Notice bibliographique

RevueCells · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeriodontal Regeneration and Treatments
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésRegenerative medicineRegeneration (biology)Mesenchymal stem cellMyofibroblastConnective tissueTissue engineeringStem cellMedicineProgenitor cellIn vitroBiologyPathologyCell biologyImmunologyFibrosisBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adult human gingival fibroblasts (HGFs), the most abundant cells in the oral cavity, are essential for maintaining oral homeostasis. Compared with other tissues, adult oral mucosal wounds heal regeneratively, without scarring. Relative to fibroblasts from other locations, HGFs are relatively refractory to myofibroblast differentiation, immunomodulatory, highly regenerative, readily obtained via minimally invasive procedures, easily and rapidly expanded in vitro, and highly responsive to growth factors and cytokines. Consequently, HGFs might be a superior, yet perhaps underappreciated, source of adult mesenchymal progenitor cells to use in tissue engineering and regeneration applications, including the treatment of fibrotic auto-immune connective tissue diseases such as scleroderma. Herein, we highlight in vitro and translational studies that have investigated the regenerative and differentiation potential of HGFs, with the objective of outlining current limitations and inspiring future research that could facilitate translating the regenerative potential of HGFs into the clinic.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations33
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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