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Enregistrement W4387597879 · doi:10.1002/adhm.202301428

Modeling the Progression of Placental Transport from Early‐ to Late‐Stage Pregnancy by Tuning Trophoblast Differentiation and Vascularization

2023· article· en· W4387597879 sur OpenAlexafffund
Sonya Kouthouridis, Alexander Sotra, Zaim Khan, Justin Alvarado, Sandeep Raha, Boyang Zhang

Notice bibliographique

RevueAdvanced Healthcare Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy and preeclampsia studies
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchMcMaster University
Mots-clésTrophoblastPlacentaBiologyAndrologyFetusEndocrinologyCell biologyInternal medicinePregnancyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The early-stage placental barrier is characterized by a lack of fetal circulation and by a thick trophoblastic barrier, whereas the later-stage placenta consists of vascularized chorionic villi encased in a thin, differentiated trophoblast layer, ideal for nutrient transport. In this work, predictive models of early- and late-stage placental transport are created using blastocyst-derived placental stem cells (PSCs) by modulating PSC differentiation and model vascularization. PSC differentiation results in a thinner, fused trophoblast layer, as well as an increase in human chorionic gonadotropin secretion, barrier permeability, and secretion of certain inflammatory cytokines, which are consistent with in vivo findings. Further, gene expression confirms this shift toward a differentiated trophoblast subtype. Vascularization results in a molecule type- and size-dependent change in dextran and insulin permeability. These results demonstrate that trophoblast differentiation and vascularization have critical effects on placental barrier permeability and that this model can be used as a predictive measure to assess fetal toxicity of xenobiotic substances at different stages of pregnancy.

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 enseignants0,407
Score d'incertitude au seuil0,417

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations21
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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