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Enregistrement W1831724732 · doi:10.1111/wrr.12131

<scp>CCN2</scp> expression by fibroblasts is not required for cutaneous tissue repair

2014· article· en· W1831724732 sur OpenAlexafffund
Shangxi Liu, Katherine Thompson, Andrew Leask

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective Tissue Growth Factor Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCTGFCYR61Connective tissueWound healingMyofibroblastMatricellular proteinFibrosisGrowth factorCell biologyExtracellular matrixFibroblastPathologyBiologyChemistryImmunologyIn vitroMedicineReceptorBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The CCN family of matricellular proteins, which includes CCN2 and CCN1, is believed to have a major in vivo role in controlling tissue morphogenesis and repair. In adult skin, the proadhesive matricellular protein connective tissue growth factor (CTGF/CCN2) is specifically up-regulated in fibrosis and wound healing. In mice, CCN2 is required for dermal fibrogenesis, but whether CCN2 is required for cutaneous tissue repair is unknown. To address this question, in this report we subjected adult mice bearing a fibroblast-specific deletion of CCN2 to the dermal punch model of cutaneous tissue repair. Loss of CCN2 did not appreciably affect the kinetics of tissue repair, collagen content, or the number of α-smooth muscle actin-positive cells. CCN1 (cyr61), which has in vitro effect similar to CCN2, is also induced in cutaneous tissue repair. Fibroblast-specific CCN1/CCN2 double knockout mice were also generated; loss of both CCN1 and CCN2 together did not appreciably affect cutaneous tissue repair. However, loss of CCN2 resulted in impaired recruitment of NG2-positive pericyte-like cells to the wound area. Collectively, these results indicate that neither CCN2 nor CCN1 is essential for cutaneous tissue repair; CCN2 appears to be required for recruitment of pericyte-like cells and may represent a specific antifibrotic target.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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