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Enregistrement W2009685791 · doi:10.1371/journal.pone.0027097

Gingival Fibroblasts Display Reduced Adhesion and Spreading on Extracellular Matrix: A Possible Basis for Scarless Tissue Repair?

2011· article· en· W2009685791 sur OpenAlexafffund
Feng Guo, David E. Carter, Anuradha Mukhopadhyay, Andrew Leask

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Arthritis NetworkCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Society
Mots-clésFibronectinConnective tissueExtracellular matrixFocal adhesionIntegrinFibrosisFibroblastChemistryWound healingCell biologyPathologyAdhesionMedicineBiologyImmunologyCellSignal transductionBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unlike skin, oral gingiva do not scar in response to injury. The basis of this difference is likely to be revealed by comparing the responses of dermal and gingival fibroblasts to fibrogenic stimuli. Previously, we showed that, compared to dermal fibroblasts, gingival fibroblasts are less responsive to the potent pro-fibrotic cytokine TGFβ, due to a reduced production of endothelin-1 (ET-1). In this report, we show that, compared to dermal fibroblasts, human gingival fibroblasts show reduced expression of pro-adhesive mRNAs and proteins including integrins α2 and α4 and focal adhesion kinase (FAK). Consistent with these observations, gingival fibroblasts are less able to adhere to and spread on both fibronectin and type I collagen. Moreover, the enhanced production of ET-1 mRNA and protein in dermal fibroblasts is reduced by the FAK/src inhibitor PP2. Given our previous observations suggesting that fibrotic fibroblasts display elevated adhesive properties, our data suggest that scarring potential may be based, at least in part, on differences in adhesive properties among fibroblasts resident in connective tissue. Controlling adhesive properties may be of benefit in controlling scarring in response to tissue injury.

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 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations53
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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