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Enregistrement W1513609258 · doi:10.36253/ijae-3263

Mechanisms for Relaxin’s Modulation of MMPs and Matrix Loss in Fibrocartilages

2014· article· en· W1513609258 sur OpenAlexaff
Sunil Kapila, Young Joo Park, Nisar Ahmad, Jun Hosomichi, Takayuki Hayami, Claire E. Tacon

Notice bibliographique

RevueItalian Journal of Anatomy and Embryology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelaxinMatrix metalloproteinaseModulation (music)Matrix (chemical analysis)ChemistryCell biologyBiologyPhysicsHormoneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

shown that the fibrocartilaginous temporomandibular joint (TMJ) disc and pubic sym-physis respond to relaxin by upregulation of MMPs and loss of key matrix molecules. These responses to relaxin are enhanced by estrogen, and are also modulated by estro-gen alone. Since these fibrocartilaginous tissue are heterogeneous containing fibroblastic, chondrocytic and intermediate cell types, the responses of specific cell types to relaxin are not known. Also the direct effect of specific MMPs induced by relaxin to the loss carti-lage matrix in vivo has not been demonstrated. Our purpose was to (1) characterize cell type-specific response(s) to relaxin and estrogen; (2) identify the relaxin receptor and downstream signaling involved in relaxin’s induction of specific MMPs; (3) develop a mouse model for in vivo manipulation of hormones; and (4) identify the contribution of each of these hormones and the MMPs they regulate to in vivo matrix loss. Two each of fibroblastic and chondrocytic female mouse TMJ disc cell clones immortalized by human telomerase reverse transcriptase were isolated and charac-terized on the basis of phenotype, growth curves, and fibroblastic and chondroctytic markers, respectively. Chondrocytic cell clones had higher mRNA and protein expres-

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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