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Enregistrement W1977853512 · doi:10.1177/00220345010800071201

Gelatinase A (MMP-2) in Developing Tooth Tissues and Amelogenin Hydrolysis

2001· article· en· W1977853512 sur OpenAlexaff
Christian Caron, Jing Xue, Xiaoling Sun, James P. Simmer, John D. Bartlett

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Research · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone and Dental Protein Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial Research
Mots-clésOdontoblastAmelogeninAmeloblastMatrix metalloproteinaseGelatinaseGelatinase AMolecular biologyColocalizationChemistryDentinRecombinant DNACell biologyBiologyEnamel paintBiochemistryPathologyDentistryGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matrix metalloproteinases (MMPs) are thought to play important roles during enamel and dentin biomineralization. Previously, membrane type-1 matrix metalloproteinase (MT1-MMP) was localized to the plasma membranes of ameloblasts and odontoblasts of the developing tooth. The best-characterized function of MT1-MMP is to initiate the activation of gelatinase A (MMP-2). Thus, we hypothesized that gelatinase A may also be expressed by developing tooth tissues. A full-length porcine gelatinase A mRNA was isolated by RT-PCR homology cloning of an enamel-organ-specific cDNA library. Northern blot and in situ hybridization analyses demonstrated gelatinase A expression in developing tooth tissues. Immunohistochemical analysis localized gelatinase A close to the plasma membrane of these tissues. Furthermore, recombinant gelatinase A was demonstrated to cleave recombinant amelogenin into several fragments of differing molecular masses. Thus, gelatinase A is expressed by developing tooth tissues along with its activator MT1-MMP and may, therefore, play an important role during tooth development.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,325 · 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'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

Citations48
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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