Development of new biocompatible scaffolds for human ACL substitutes
Bibliographic record
Abstract
Le Laboratoire de génie tissulaire est reconnu pour ses réalisations en ce domaine. Le principal défi soulevé par cette approche est le choix de la matrice des tissus reconstruits. Mes travaux ont consisté à établir une technologie de synthèse de collagène humain recombinant à des fins expérimentales et cliniques. Ce collagène sera utilisé éventuellement pour produire des substituts du ligament croisé antérieur (LCA) du genou, par génie tissulaire. Ces substituts ligamentaires pourraient être une alternative de remplacement des LCA rupturés. Le Dr. Nazrul Islam a conceptualisé une stratégie moléculaire pour construire un plasmide incluant les gènes codant pour les deux chaînes du collagène humain de type 1 et les deux sous-unités de l'enzyme prolyl-4-hydroxylase. Des cellules d'insecte ont été transfectées avec ce vecteur, en exploitant le système de bacul ovi rus, pour synthétiser le collagène recombinant. J'ai participé à chaque étape et à la mise au point des protocoles optimisé à grande échelle de cette nouvelle technologie, pour ensuite purifier le collagène et le caractériser biochimiquement. Mes superviseurs et moi-même considérons que ces travaux ont réussi et que bientôt, des substituts ligamentaires humains seront greffés pour évaluer leur intégration dans une articulation du genou in vivo.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".