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Enregistrement W2019508872 · doi:10.1155/2014/321209

Astrocyte-Secreted Matricellular Proteins in CNS Remodelling during Development and Disease

2014· review· en· W2019508872 sur OpenAlexafffund
Emma V. Jones, David Bouvier

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective Tissue Growth Factor Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal General Hospital
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMatricellular proteinCTGFCYR61Cell biologyExtracellular matrixThrombospondinsThrombospondinGlial scarBiologyAngiogenesisAstrocyteGrowth factorRegeneration (biology)TenascinContext (archaeology)NeuroscienceCentral nervous systemMatrix metalloproteinaseCancer researchBiochemistryMetalloproteinase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matricellular proteins are secreted, nonstructural proteins that regulate the extracellular matrix (ECM) and interactions between cells through modulation of growth factor signaling, cell adhesion, migration, and proliferation. Despite being well described in the context of nonneuronal tissues, recent studies have revealed that these molecules may also play instrumental roles in central nervous system (CNS) development and diseases. In this minireview, we discuss the matricellular protein families SPARC (secreted protein acidic and rich in cysteine), Hevin/SC1 (SPARC-like 1), TN-C (Tenascin C), TSP (Thrombospondin), and CCN (CYR61/CTGF/NOV), which are secreted by astrocytes during development. These proteins exhibit a reduced expression in adult CNS but are upregulated in reactive astrocytes following injury or disease, where they are well placed to modulate the repair processes such as tissue remodeling, axon regeneration, glial scar formation, angiogenesis, and rewiring of neural circuitry. Conversely, their reexpression in reactive astrocytes may also lead to detrimental effects and promote the progression of neurodegenerative diseases.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations171
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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