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Enregistrement W2021043007 · doi:10.1097/mnh.0b013e32836235f4

Slit2–Robo signaling

2013· review· en· W2021043007 sur OpenAlexafffund
Darren A. Yuen, Lisa A. Robinson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Nephrology & Hypertension · 2013
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAxon Guidance and Neuronal Signaling
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCell biologySignal transductionAngiogenesisBiologyActin cytoskeletonVascular smooth muscleVascular permeabilityReceptorNeuroscienceCytoskeletonCancer researchCellEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Vascular injury is a common contributor to, and complication of, kidney disease. Given the prevalence and importance of vascular injury in renal disease, interest has grown in a novel signaling pathway first identified in developing neurons that also has widespread effects on vascular structure and function, comprising the secreted ligand Slit2 and its cognate Roundabout (Robo) receptors. RECENT FINDINGS: Although initially discovered as a modulator of neuronal migration during development, the Slit2-Robo signaling pathway has recently been found to regulate the structure and function of various subsets of vascular cells and circulating hematopoietic cells that interact with the vessel wall. Through the regulation of intermediate signaling enzymes that control the organization of the actin cytoskeleton, Slit2 and its Robo receptors regulate such diverse processes as angiogenesis, endothelial permeability, vascular smooth muscle cell migration, and thrombosis. SUMMARY: Recent advances in our understanding of Slit2-Robo signaling have provided novel insights into the pathophysiology of vascular injury that is commonly associated with renal disease. These insights have created potential opportunities for the development of new therapies targeting vascular injury associated with renal disease.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,289
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,107 · 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'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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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