<i>Scleraxis</i>expression is coordinately regulated in a murine model of patellar tendon injury
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the expression of Scleraxis in a murine model of patellar tendon injury in which the central third of the patellar tendon was unilaterally injured. The presence of tendon pathology was assessed using dual photon microscopy, conventional histology and microCT. Tendon pathology was also quantified noninvasively over a 12-week period using high-frequency ultrasound and laser Doppler flowmetry. Gene expression (Scx, Tnmd, and Col1a1) was determined at defined end-points (1, 4, 8, and 12 weeks) using qPCR on RNA from individual patellar tendons on injured and uninjured sides. There was significant development of tendon pathology as gauged by ultrasound and laser Doppler over 12 weeks. Injured tendons demonstrated significant histological and microCT evidence of pathological change, and disorganized collagen with reduced density. The expression of Scx and Col1a1 was unchanged at 1 week, significantly upregulated at 4 and 8 weeks, and had returned to baseline by 12 weeks. Tnmd expression was unchanged at 1 week, and significantly increased at 4, 8, and 12 weeks. Patellar tendon injury was associated with marked increases in the expression of Scx, Tnmd, and Col1a1. Our data suggest new roles for Scleraxis in coordinating the response to injury in the pathogenesis of tendon disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».