MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7132959083

Development of a Delivery Platform for Protein-Based Regenerative and Reparative Cardiac Therapies

2023· dissertation· W7132959083 sur OpenAlexfundno aff
Shirley Chung

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTissue Engineering and Regenerative Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésParacrine signallingIn vivoRegenerative medicineBiomoleculeStem cellNanoparticleIn vitroProgenitor cell
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cell-based therapies for heart failure have been investigated in the field of regenerative medicine, however recent discoveries have shown that cardiac progenitor-cell derived paracrine effects (the secretome) may be inducing endogenous repair, instead of an intrinsic benefit from the stem cells themselves. We hypothesize that polyurethane-based nanoparticles will enable the delivery of therapeutic components of neonatal cardiac progenitor cell secretomes (BMP-4 and Ang1-7) and will induce characteristics representative of repair in damaged heart tissue. Polyurethane-based nanoparticles with a diameter of 190 ± 2 nm (polydispersity index < 0.2) and a zeta potential of -40 ± 1 mV were generated through an emulsion inversion technique. Through optimization of the concentration, coating duration, and coating efficiency, BMP-4 and Ang1-7 were coated onto the surface of the nanoparticles. Treatment with the coated nanoparticles significantly reduced expression of senescence associated b-galactosidase, a marker for senescence which is an important contributor to heart failure. On-going future work will further investigate the biological function of the nanoparticles with their biological payload, characterize both the particle and the biomolecule stabilities, and investigate co-delivery of multiple biomolecules simultaneously, in both in vitro cardiac cell and in vivo heart tissue models.

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 seuil0,005

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTSpaceMême sujetTissue Engineering and Regenerative MedicineTravaux en français237 207