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Enregistrement W2061157573 · doi:10.1513/pats.200501-008ac

Ventilator-induced Lung Injury: Role of Protein–Protein Interaction in Mechanosensation

2005· review· en· W2061157573 sur OpenAlexaff
Bing Han

Notice bibliographique

RevueProceedings of the American Thoracic Society · 2005
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMechanosensationLungIntensive care medicineImmunologyInternal medicineReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For critically ill patients, mechanical ventilation is a commonly used life-supporting modality, but ventilation per se could also induce lung injury. Mechanical forces-induced cell damage and inflammatory responses have been considered as one of major mechanisms of ventilator-induced lung injury (VILI). Mechanotransduction related to VILI has been the subject of several recent reviews, which focused on the mechanical force-induced signal cascades. In this article, we will discuss the initial processes, mechanosensation, by which physical forces can be sensed by the cells and converted into biochemical reactions for intracellular signaling. In addition to suggested mechanosensors, such as stretch-activated ion channels, extracellular matrix-integrin-cytoskeleton complex, and growth factor receptors, we would like to introduce a new concept of intracellular mechanosensation through specific protein-protein interactions. Proteins associated with the cytoskeleton could transmit physical forces, and bind with signaling-related enzymes through specific functional domains and motifs. These interactions could lead to activation or inactivation of the enzymes, and subsequently alter the signal transduction processes in the cells. Understanding these mechanisms will help us to develop new strategies for the management of VILI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeAutre devis
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

Citations71
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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