MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411850041 · doi:10.1039/d5bm00245a

Impact of culture vessel materials on biomanufacturing of dendritic cell-based immunotherapies in closed systems

2025· review· en· W4411850041 sur OpenAlexafffund
Hamid Ebrahimi Orimi, Natalie Fekete, Nicolas Drolet, Katie Campbell, Michel L. Tremblay, Linda Peltier, Pierre Laneuville, Pierre‐Luc Girard‐Lauriault, Corinne A. Hoesli

Notice bibliographique

RevueBiomaterials Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésBiomanufacturingCell cultureChemistryDendritic cellCell biologyComputational biologyImmune systemBiologyImmunologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

manufacturing of dendritic cells conventionally relies on culturing primary monocytes in dishes or vessels made from tissue culture treated polystyrene. For clinical applications, the implementation of closed culture vessels such as cell culture bags is highly desirable to minimize the risks of contamination and allow automated fluid handling. However, this transition typically represents a significant change in substrate surface properties which can impact cell-surface interactions. This review provides an overview of closed culture systems for dendritic cell therapy product biomanufacturing and describes how material selection can impact cell-surface interactions and thereby the resulting cell fate decisions. Gaining a fundamental understanding of cell culture vessel material surface properties, how proteins adsorb to these materials, and how monocyte-derived dendritic cells may adhere or interact with these surfaces can help guide closed cell culture vessel selection.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBiomaterials ScienceMême sujetImmunotherapy and Immune ResponsesTravaux en français237 207