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Enregistrement W4391540118 · doi:10.3390/ijms25031863

Human-Induced Pluripotent Stem Cells in Plastic and Reconstructive Surgery

2024· article· en· W4391540118 sur OpenAlexaff
Nina Hadžimustafić, Andrew D’Elia, Valentina Shamoun, Siba Haykal

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced pluripotent stem cellStem cellReconstructive surgerySurgeryMedicineBiologyEmbryonic stem cellCell biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A hallmark of plastic and reconstructive surgery is restoring form and function. Historically, tissue procured from healthy portions of a patient's body has been used to fill defects, but this is limited by tissue availability. Human-induced pluripotent stem cells (hiPSCs) are stem cells derived from the de-differentiation of mature somatic cells. hiPSCs are of particular interest in plastic surgery as they have the capacity to be re-differentiated into more mature cells, and cultured to grow tissues. This review aims to evaluate the applications of hiPSCs in the plastic surgery context, with a focus on recent advances and limitations. The use of hiPSCs and non-human iPSCs has been researched in the context of skin, nerve, vasculature, skeletal muscle, cartilage, and bone regeneration. hiPSCs offer a future for regenerated autologous skin grafts, flaps comprised of various tissue types, and whole functional units such as the face and limbs. Also, they can be used to model diseases affecting tissues of interest in plastic surgery, such as skin cancers, epidermolysis bullosa, and scleroderma. Tumorigenicity, immunogenicity and pragmatism still pose significant limitations. Further research is required to identify appropriate somatic origin and induction techniques to harness the epigenetic memory of hiPSCs or identify methods to manipulate epigenetic memory.

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)0,000
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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