Notice bibliographique
Résumé
Smooth muscles develop isometric force over a very wide range of cell lengths. The molecular mechanisms of this phenomenon are undefined, but are described as reflecting "mechanical plasticity" of smooth muscle cells. Plasticity is defined here as a persistent change in cell structure or function in response to a change in the environment. Important environmental stimuli that trigger muscle plasticity include chemical (e.g., neurotransmitters, autacoids, and cytokines) and external mechanical signals (e.g., applied stress and strain). Both kinds of signals are probably transduced by ionic and protein kinase signaling cascades to alter gene expression patterns and changes in the cytoskeleton and contractile system. Defining the signaling mechanisms and effector proteins mediating phenotypic and mechanical plasticity of smooth muscles is a major goal in muscle cell biology. Some of the signaling cascades likely to be important include calcium-dependent protein kinases, small GTPases (Rho, Rac, cdc42), Rho kinase, protein kinase C (PKC), Src family tyrosine kinases, mitogen-activated protein (MAP) kinases, and p21 activated protein kinases (PAK). There are many potential targets for these signaling cascades including nuclear processes, metabolic pathways, and structural components of the cytoskeleton. There is growing appreciation of the dynamic nature of the actin cytoskeleton in smooth muscles and the necessity for actin remodeling to occur during contraction. The actin cytoskeleton serves many functions that are probably critical for muscle plasticity including generation and transmission of force vectors, determination of cell shape, and assembly of signal transduction machinery. Evidence is presented showing that actin filaments are dynamic and that actin-associated proteins comprising the contractile element and actin attachment sites are necessary for smooth muscle contraction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».