MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410020778 · doi:10.1038/s41467-025-59459-x

Biomimetic culture substrates for modelling homeostatic intestinal epithelium in vitro

2025· article· en· W4410020778 sur OpenAlexafffund
Sorosh Abdollahi, Bahareh Zarin, Maryam Vatani, Fereshteh Vajhadin, Mohsen Hassani, Pezhman Jalali, Keekyoung Kim, Amir Sanati‐Nezhad

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésIn vitroIntestinal epitheliumHomeostasisCell biologyEpitheliumBiologyIntestinal mucosaComputational biologyBiochemistryMedicineGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing interest in utilizing three-dimensional (3D) in vitro models with innovative biomaterials to engineer functional tissues arises from the limitations of conventional cell culture methods in accurately reproducing the complex physiological conditions of living organisms. This study presents a strategy for replicating the intricate microenvironment of the intestine by cultivating intestinal cells within bioinspired 3D interfaces that recapitulate the villus-crypt architecture and 3D tissue arrangement of the intestine. Intestinal cells cultured on these biomimetic substrates exhibited phenotypes and differentiation characteristics resembling intestinal-specific cell types, effectively replicating intestinal tissue. Notably, tissue proliferation and differentiation were achieved within 72-120 h-significantly faster than the several weeks required by conventional bioengineered materials, which often pose risks of tissue necrosis or cross-contamination. Additionally, the differentiated cells on these villi-crypts mimicking bio-interfaces exhibit higher production of natural antimicrobial peptides, resulting in reduced pathogenic infection compared to control samples. Furthermore, our method stands out for simplicity in fabrication, eliminating the need for cleanroom procedures and complex microfabrication techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNature CommunicationsMême sujet3D Printing in Biomedical ResearchTravaux en français237 207