A Human Biomimetic Intestinal Mucosa Model to Study Gastrointestinal Development and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The intestinal mucosa plays a vital role in nutrient absorption, drug metabolism, and pathogen defence. Advances in single-cell technologies have highlighted the specialised roles of various cell types that execute these diverse functions. Aside from intestinal epithelial cells, fibroblasts play an essential role in regulating the extracellular matrix and controlling pro- inflammatory signalling, and antigen-presenting cells (macrophages and dendritic cells) maintain intestinal homeostasis and immune responses. The incorporation of such cellular complexity within the existing in vitro models of the human intestine is currently challenging. To address this, we developed a human intestinal model that accurately mimics the mucosal cellular environment comprising intestinal epithelial cells, intestinal fibroblasts, and antigen presenting cells. This model includes co-cultures of adult and foetal cells, facilitating studies on barrier function, inflammation, and viral infections. It replicates extracellular matrix deposition, Paneth cell differentiation, immune interactions, and can be used to model host- pathogen interactions. Our advanced co-culture model improves the physiological relevance of in vitro studies, enabling the exploration of epithelial-mesenchymal-immune crosstalk and its role in intestinal health and disease.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».