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Enregistrement W186814567

Mechanisms of wound repair in crayfish

2009· article· en· W186814567 sur OpenAlexaff
Xanthe Vafopoulou

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWound healingIntegumentary systemHemolymphBiologyIntegumentCell biologyRegeneration (biology)Immune systemImmunologyAnatomyEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review describes the complexity of events involved with repair to integumentary wounds and their regulation using the crayfish as a model system. Injuries to integument precipitate a cascade of cellular events that lead to rapid healing of the wound, regeneration of damaged tissues and repair of the integument. The first step in this cascade is hemolymph clotting and subsequent melanization, events documented thoroughly elsewhere and not discussed here. Wound healing and repair in crayfish involves the action of two physiological systems, the immune system and the neuroendocrine system regulating synthesis of the steroid molting hormones, ecdysteroids. Injury promotes a swift rise in hemolymph ecdysteroids to a low, sustained plateau, followed by a premolt peak and molting. The plateau is essential for wound healing since its principal targets are the circulating cells of the immune system, the hemocytes, and healthy epidermal cells and fibrocytes. Massive migration of these cells occurs under the wound and their concerted efforts under ecdysteroid control are paramount to wound healing and repair. These cells are likely engaged in physiological and biochemical activities that promote cell communication and cell to cell adhesion, removal of dead and harmful material and production of molecules essential to tissue regeneration.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,180
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,000

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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,349 · 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.

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

Citations18
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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