Therapeutic Potential of Bovine Milk-Derived Extracellular Vesicles
Notice bibliographique
Résumé
Milk is a fundamental component of the human diet, owing to its substantial nutritional content. In addition, milk contains nanoparticles called extracellular vesicles (EVs), which have indicated their potential beneficial roles such as cell-to-cell communication, disease biomarkers, and therapeutics agents. Amidst other types of EVs, milk EVs (MEVs) have their significance due to their high abundance, easy access, and stability in harsh environmental conditions, such as low pH in the gut. There have been plenty of studies conducted to evaluate the therapeutic potential of bovine MEVs over the past few years, and attention has been given to their engineering for drug delivery and targeted therapy. However, there is a gap between the experimental findings available and clinical trials due to the many challenges related to EV isolation, cargo, and the uniformity of the material. This review aims to provide a comprehensive comparison of various techniques for the isolation of MEVs and offers a summary of the therapeutic potential of bovine MEVs described over the last decade, analyzing potential challenges and further applications. Although a number of aspects still need to be further elucidated, the available data point to the role of MEVs as a potential candidate with therapeutics potential, and the supplementation of MEVs would pave the way to understanding their in-depth effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».