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Enregistrement W2056517105 · doi:10.1139/y09-105

Emerging concepts in cardiac matrix biologyThis article is one of a selection of papers published in a special issue on Advances in Cardiovascular Research.

2009· review· en· W2056517105 sur OpenAlexaffvenue
Leon Espira, Michael P. Czubryt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixMyocyteNeuroscienceFibrosisCardiac fibrosisMatrix (chemical analysis)Function (biology)Cardiac function curveCardiac myocyteHeart failureSignal transductionCardiac cellCell biologyBiologyMedicineChemistryCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cardiac extracellular matrix, far from being merely a static support structure for the heart, is now recognized to play central roles in cardiac development, morphology, and cell signaling. Recent studies have better shaped our understanding of the tremendous complexity of this active and dynamic network. By activating intracellular signal cascades, the matrix transduces myocardial physical forces into responses by myocytes and fibroblasts, affecting their function and behavior. In turn, cardiac fibroblasts and myocytes play active roles in remodeling the matrix. Coupled with the ability of the matrix to act as a dynamic reservoir for growth factors and cytokines, this interplay between the support structure and embedded cells has the potential to exert dramatic effects on cardiac structure and function. One of the clearest examples of this occurs when cell-matrix interactions are altered inappropriately, contributing to pathological fibrosis and heart failure. This review will examine some of the recent concepts that have emerged regarding exactly how the cardiac matrix mediates these effects, how our collective vision of the matrix has changed as a result, and the current state of attempts to pharmacologically treat fibrosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations62
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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