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Enregistrement W4401916621 · doi:10.3390/cells13171430

iPSC-Derived Cardiomyocytes as a Disease Model to Understand the Biology of Congenital Heart Defects

2024· review· en· W4401916621 sur OpenAlexfundno aff
Chithra K. Pushpan, S. Ram Kumar

Notice bibliographique

RevueCells · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePluripotent Stem Cells Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChildren's Health Research InstituteUniversity of Nebraska Medical Center
Mots-clésInduced pluripotent stem cellDiseasePersonalizationComputational biologyGenome editingHeart diseaseBiologyNeuroscienceDrug discoveryHuman Induced Pluripotent Stem CellsEmbryonic stem cellComputer scienceBioinformaticsMedicineCRISPRGeneticsPathologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery of human pluripotent stem cells (hiPSCs) and advances in DNA editing techniques have opened opportunities for personalized cell-based therapies for a wide spectrum of diseases. It has gained importance as a valuable tool to investigate genetic and functional variations in congenital heart defects (CHDs), enabling the customization of treatment strategies. The ability to understand the disease process specific to the individual patient of interest provides this technology with a significant advantage over generic animal models. However, its utility as a disease-in-a-dish model requires identifying effective and efficient differentiation protocols that accurately reproduce disease traits. Currently, iPSC-related research relies heavily on the quality of cells and the properties of the differentiation technique In this review, we discuss the utility of iPSCs in bench CHD research, the molecular pathways involved in the differentiation of cardiomyocytes, and their applications in CHD disease modeling, therapeutics, and drug application.

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 enseignants0,828
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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