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Enregistrement W4386443572 · doi:10.3390/pharmaceutics15092284

Autophagy and Biomaterials: A Brief Overview of the Impact of Autophagy in Biomaterial Applications

2023· review· en· W4386443572 sur OpenAlexafffund
Leila Pirmoradi, Shahla Shojaei, Saeid Ghavami, Atefeh Zarepour, Ali Zarrabi

Notice bibliographique

RevuePharmaceutics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutophagy in Disease and Therapy
Établissements canadiensCancerCare ManitobaResearch Institute in Oncology and HematologyChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuUniversity of Manitoba
Mots-clésAutophagyBiomaterialNanotechnologyComputational biologyCell biologyMedicineBiologyMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macroautophagy (hereafter autophagy), a tightly regulated physiological process that obliterates dysfunctional and damaged organelles and proteins, has a crucial role when biomaterials are applied for various purposes, including diagnosis, treatment, tissue engineering, and targeted drug delivery. The unparalleled physiochemical properties of nanomaterials make them a key component of medical strategies in different areas, such as osteogenesis, angiogenesis, neurodegenerative disease treatment, and cancer therapy. The application of implants and their modulatory effects on autophagy have been known in recent years. However, more studies are necessary to clarify the interactions and all the involved mechanisms. The advantages and disadvantages of nanomaterial-mediated autophagy need serious attention in both the biological and bioengineering fields. In this mini-review, the role of autophagy after biomaterial exploitation and the possible related mechanisms are explored.

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)
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 enseignants0,923
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)0,0020,001
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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,274 · 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'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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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