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Enregistrement W1965933264 · doi:10.1111/j.1471-4159.2004.02420.x

Pro‐regenerative properties of cytokine‐activated astrocytes

2004· review· en· W1965933264 sur OpenAlexaff
Christina M. Liberto, Phillip J. Albrecht, Leonie Herx, V. Wee Yong, Steven W. Levison

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurochemistry · 2004
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrocyteCytokineRemyelinationNeuroprotectionNeuroscienceGlial scarRegeneration (biology)NeurogliaCell biologyBiologyNeuroregenerationNeural stem cellMicrogliaNeurogenesisStem cellCentral nervous systemImmunologyInflammationMyelin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The prevailing view of the astrocytic response to injury is that reactive astrocytes impede the regenerative process by forming scar tissue. As the levels of many cytokines dramatically increase following CNS insult and as this increase in cytokine expression precedes the production of the glial scar, a long-standing view has been that cytokines diminish neuronal survival and regeneration by stimulating the formation of astrogliotic scar tissue. However, there is a wealth of data indicating that cytokines "activate" astrocytes, and that cytokine-stimulated astrocytes can promote the recovery of CNS function. Supporting evidence demonstrates that cytokine-activated astrocytes produce energy substrates and trophic factors for neurons and oligodendrocytes, act as free radical and excess glutamate scavengers, actively restore the blood-brain barrier, promote neovascularization, restore CNS ionic homeostasis, promote remyelination and also stimulate neurogenesis from neural stem cells. Accordingly, a re-assessment of cytokine-activated astrocytes is necessary. Here, we review studies that promote the thesis that cytokines elicit potent neuroprotective and regenerative responses from astrocytes.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations469
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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