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Enregistrement W4385802331 · doi:10.3390/organoids2030011

Incorporating Immune Cells into Organoid Models: Essential for Studying Human Disease

2023· article· en· W4385802331 sur OpenAlexafffund
Ania Bogoslowski, Meilin An, Josef Penninger

Notice bibliographique

RevueOrganoids · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésImmune systemOrganoidBiologyDiseaseHuman diseaseFunction (biology)ImmunologyCell biologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organoid-based research has made significant discoveries and contributions to our understanding of human organ function in both health and disease. To continue making progress, it is crucial to acknowledge the crucial role of the immune system in all organs. Various immune cells, such as macrophages, T cells, and neutrophils, are resident in almost all human tissues and play essential roles in organ homeostasis, function, and disease. Using diverse methods, researchers have begun integrating immune cells into organoid models, leading to more physiologically relevant models that better represent various aspects of human disease. These methods range from immune cell injection to co-culture and tissue expansion with existing immune cells. Immune cells can be sourced from mature patients or generated from stem cells as immature immune cells. The successful incorporation of immune cells into organoids will enhance our understanding of organ function and provide a more accurate approximation of human disease.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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