Human Islet Isolation, Biobanking, and Distribution for Research
Notice bibliographique
Résumé
Globally more than 400 million adults are living with diabetes, a condition of dysregulated metabolism characterized by high blood sugar levels and elevated risk for microvascular and macrovascular complications. Many of these individuals live with type 2 diabetes, resulting from a combined insulin resistance and dysfunction of insulin production by the pancreatic islets of Langerhans. Millions also live with type 1 diabetes, an autoimmune disease where the insulin producing islet cells are destroyed and circulating insulin is nearly absent. One treatment for type 1 diabetes that has emerged over the past several decades is the transplantation of cadaveric donor islets into the portal vein of the liver, and other potential novel sites. Alongside this has been the growth of research studies examining human islet function and dysfunction relevant to all forms of diabetes. Research studies using human islet tissue have contributed to our understanding of cellular function, disease genetics, tissue regeneration, metabolism, transplantation and tissue engineering, and has informed current progress in clinical trial of stem cell therapies for diabetes. This talk will briefly highlight progress in islet transplantation in Edmonton, and the relationship between this and the establishment of a human research islet isolation program to parallel clinical islet tissue processing. We will highlight some differences in tissue isolation for transplant and research, and will describe current efforts of the Alberta Diabetes Institute IsletCore (www.isletcore.ca) on supplying the international research community with research islet tissue, along with recent challenges faced during the COVID19 pandemic. Finally, some notable research outcomes in understanding islet physiology and improving islet transplantation will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,083 | 0,093 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».