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Enregistrement W1977016878 · doi:10.1139/y04-020

Satellite cell activation on fibers: modeling events in vivo — an invited review

2004· review· en· W1977016878 sur OpenAlexaffvenue
Judy E. Anderson, Ashley C. Wozniak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCell biologyNitric oxideMyocyteBiologyRegeneration (biology)SatelliteIn vivoCellNitric oxide synthaseSkeletal muscleNeuroscienceAnatomyEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge of the events underlying satellite cell activation and the counterpart maintenance of quiescence is essential for planning therapies that will promote the growth and regeneration of skeletal muscle in healthy, disease and aging. By modeling those events of satellite cell activation in studies of single muscle fibers or muscles in culture, the roles of mechanical stretching and nitric oxide are becoming understood. Recent studies demonstrated that stretch-induced activation is very rapid and exhibits some features of satellite cell heterogeneity. As well, gene expression studies showed that expression of the c-met receptor gene rises rapidly after stretching muscles in culture compared to those without stretch. This change in gene expression during activation, and the maintenance of quiescence in both normal and dystrophic muscles are dependent on NO, as they are blocked by inhibition of nitric oxide synthase (NOS). Mechanical, contractile activity is the defining feature of muscle function. Therefore, ongoing studies of stretch effects in satellite cell activation and quiescence in quiescent fiber and muscle cultures provides appropriate models by which to explore the regulatory steps in muscle in vivo under many conditions related to disease, repair, rehabilitation, growth and the prevention or treatment of atrophy.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations82
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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