Cell–matrix interactions governing skin repair: matricellular proteins as diverse modulators of cell function
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cell–matrix interactions governing skin repair: matricellular proteins as diverse modulators of cell function John T Walker,1,* Shawna S Kim,1,* Sarah Michelsons,1,* Kendal Creber,2,* Christopher G Elliott,1,* Andrew Leask,3 Douglas W Hamilton1–3 1Department of Anatomy and Cell Biology, 2Graduate Program of Biomedical Engineering, 3Division of Oral Biology, Schulich School of Medicine and Dentistry, The University of Western Ontario, London, ON, Canada *These authors contributed equally to this paper Abstract: With the classification first proposed by the Bornstein group in 1995, matricellular proteins represent a diverse and expanding class of molecules that contribute to cell phenotype and regulate interactions with the extracellular matrix. Based on initial analysis, matricellular protein expression was thought to be limited to development, but in the intervening 20 years it has become apparent that it plays a pivotal role during healing in several different tissue types. Furthermore, while considered to modulate cell behavior, it is now apparent that matricellular proteins also function in the organization and crosslinking of the extracellular matrix during healing. The focus of this review is to discuss matricellular proteins in the context of skin healing, which in healthy individuals occurs through four overlapping temporal phases. We will also discuss matricellular proteins as potential therapeutics for the treatment of impaired skin healing. Keywords: matricellular proteins, skin healing, inflammation, cell adhesion, microenvironment
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle