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Enregistrement W2017296218 · doi:10.1042/bst0350704

Phagocytosis of collagen by fibroblasts and invasive cancer cells is mediated by MT1-MMP

2007· review· en· W2017296218 sur OpenAlexaff
H. Lee, Katharine L. Sodek, Queena Hwang, Theodore J. Brown, Maurice Ringuette, Jaro Sodek

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2007
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtease and Inhibitor Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMatrix metalloproteinaseCell biologyPhagocytosisChemistryHT1080Cancer cellType I collagenCollagen receptorGelatinaseCellBiologyPathologyCancerIntegrinBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degradation of collagen is required for the physiological remodelling of connective tissues during growth and development, as well as in wound healing, inflammatory diseases, and cancer cell invasion. In remodelling adult tissues, degradation of collagen occurs primarily through a phagocytic pathway. While various steps in this pathway have been characterized, the enzyme required to fragment collagen fibrils for phagocytosis has not been identified. Laser confocal microscopy, transmission electron microscopy and biochemical assays were used to show that degradation of collagen substrates by fibroblasts correlated with the expression of the membrane-bound metalloproteinase MT1-MMP (membrane-type 1 matrix metalloproteinase). The MT1-MMP was localized to sites of collagen cleavage on the cell surface and also within the cells. In contrast with MT1-MMP, the gelatinase MMP-2 was not required for collagen phagocytosis. Similar analyses of several ovarian cancer, breast cancer and fibrosarcoma cells indicated that highly metastatic cells also degrade collagen through a phagocytic pathway that is mediated by MT1-MMP. Collectively, these studies demonstrate a pivotal role for catalytically active MT1-MMP in preparing collagen fibrils for phagocytic degradation by normal and transformed cells.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,289
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)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations40
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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