Transgenic mice overexpressing <scp>CD</scp>109 in the epidermis display decreased inflammation and granulation tissue and improved collagen architecture during wound healing
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor-β (TGF-β) is a multifunctional growth factor involved in all aspects of wound healing. TGF-β accelerates wound healing, but an excess of its presence at the wound site has been implicated in pathological scar formation. Our group has recently identified CD109, a glycophosphatidylinositol-anchored protein, as a novel TGF-β coreceptor and inhibitor of TGF-β signaling in vitro. To determine the effects of CD109 in vivo on wound healing, we generated transgenic mice overexpressing CD109 in the epidermis. In excisional wounds, we show that CD109 transgenic mice display markedly reduced macrophage and neutrophil recruitment, granulation tissue area, and decreased Smad2 and Smad3 phosphorylation, whereas wound closure remains unaffected as compared with wild-type littermates. Futhermore, we demonstrate that the expression of the proinflammatory cytokines interleukin-1α and monocyte chemoattractant protein-1, and extracellular matrix components is markedly decreased during wound healing in CD109 transgenic mice. In incisional wounds, CD109 transgenic mice show improved dermal architecture, whereas the tensile strength of the wound remains unchanged. Taken together, our findings demonstrate that CD109 overexpression in the epidermis reduces inflammation and granulation tissue area and improves collagen organization in vivo.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».