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Enregistrement W4404377792 · doi:10.17975/sfj-2024-013

VAT photopolymerization of native extracellular matrix and patient-derived ipsc recellularization for personalized 4d bioprinting

2024· article· en· W4404377792 sur OpenAlexaffvenueabout

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixPhotopolymerComputer scienceChemistryBiologyCell biologyPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organ transplantation is the last resort for patients suffering end-stage organ failure [1,2]. Acknowledged as the most effective treatment concerning life expectancy and quality of life, this life-saving medical intervention grapples with persisting organ scarcity [1–5]. According to the Canadian Organ Replacement Register’s 2023 annual summary statistics, the transplant waitlist mortality rate was 31%, leaving 3,427 individuals still awaiting organ transplantation in Canada [3]. Furthermore, the ongoing challenges of organ compatibility persist; lifelong close monitoring and immunosuppression are standard for recipients [4]. In light of these challenges, researchers are exploring the application of the extracellular matrix to help relieve transplantation demands, through organ decellularization, followed by recellularization in succession [5]. This viewpoint proposes the replication of native extracellular matrices through vat photopolymerization as a feasible and novel avenue to producing personalized 4D bioprinted organs, for addressing current issues regarding transplantation.

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)0,001
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 enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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