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Enregistrement W4408026230 · doi:10.1111/cts.70161

Application of Human Plasma/Serum to Cell Culture In Vitro: A Translational Research Approach to Better Define Disease Mechanisms

2025· review· en· W4408026230 sur OpenAlexafffund
Eric K. Patterson, Sean E. Gill, Gediminas Cepinskas, Douglas D. Fraser

Notice bibliographique

RevueClinical and Translational Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueXenotransplantation and immune response
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAcademic Medical Organization of Southwestern OntarioNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésTranslational researchIn vitroDiseaseMedicineCell cultureComputational biologyImmunologyBiologyBioinformaticsCell biologyInternal medicinePathologyBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vitro cell culture experiments play an important role in medical research. Various cellular mechanisms and signaling pathways have been identified with in vitro experimental techniques. Unfortunately, the clinical and translational impact of these studies is often limited due to their inability to closely resemble physiological or pathophysiological milieus in cell culture and the use of unrealistic experimental conditions. Thus, further developments must be made to improve the translation of in vitro cell culture work. The application of human plasma or serum as a stimulus for cells, human or otherwise, is a relatively new approach that ultimately overcomes many of the in vitro limitations and provides a more physiologically relevant model. While this technique has been used for the investigation of various diseases and pharmacological mechanisms, discrepancies remain regarding the appropriate methodologies. This review provides insight into recent findings through the application of human plasma or serum as stimuli, as well as an analysis of methodological considerations and suggestions for future directions.

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)0,002
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,341 · 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'étudeAutre devis
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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