Dynamics of Transforming Growth Factor Beta Signaling in Wound Healing and Scarring
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: Wound healing is an intricate biological process in which the skin, or any other tissue, repairs itself after injury. Normal wound healing relies on the appropriate levels of cytokines and growth factors to ensure that cellular responses are mediated in a coordinated manner. Among the many growth factors studied in the context of wound healing, transforming growth factor beta (TGF-β) is thought to have the broadest spectrum of effects. RECENT ADVANCES: Many of the molecular mechanisms underlying the TGF-β/Smad signaling pathway have been elucidated, and the role of TGF-β in wound healing has been well characterized. Targeting the TGF-β signaling pathway using therapeutic agents to improve wound healing and/or reduce scarring has been successful in pre-clinical studies. CRITICAL ISSUES: through mechanisms that have not been fully elucidated. The challenge of translating preclinical studies targeting the TGF-β signaling pathway to a clinical setting may require more extensive preclinical research using animal models that more closely mimic wound healing and scarring in humans, and taking into account the spatial, temporal, and cell-type-specific aspects of TGF-β isoform expression and function. FUTURE DIRECTIONS: Understanding the differences in TGF-β isoform signaling at the molecular level and identification of novel components of the TGF-β signaling pathway that critically regulate wound healing may lead to the discovery of potential therapeutic targets for treatment of impaired wound healing and pathological scarring.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».