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Enregistrement W2062726260 · doi:10.3109/03008207.2014.904856

Extracellular matrix sub-types and mechanical stretch impact human cardiac fibroblast responses to transforming growth factor beta

2014· article· en· W2062726260 sur OpenAlexaff
Chris Watson, Dermot Phelan, Patrick Collier, Stephen Horgan, Nadia Glezeva, Gordon Cooke, Maojia Xu, Mark Ledwidge, Kenneth McDonald, John A. Baugh

Notice bibliographique

RevueConnective Tissue Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixFibroblastLamininTransforming growth factorExtracellularCell biologyMatrix (chemical analysis)ChemistryTransforming growth factor betaBiologyBiochemistryIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the impact of extracellular matrix sub-types and mechanical stretch on cardiac fibroblast activity is required to help unravel the pathophysiology of myocardial fibrotic diseases. Therefore, the purpose of this study was to investigate pro-fibrotic responses of primary human cardiac fibroblast cells exposed to different extracellular matrix components, including collagen sub-types I, III, IV, VI and laminin. The impact of mechanical cyclical stretch and treatment with transforming growth factor beta 1 (TGFβ1) on collagen 1, collagen 3 and alpha smooth muscle actin mRNA expression on different matrices was assessed using quantitative real-time PCR. Our results revealed that all of the matrices studied not only affected the expression of pro-fibrotic genes in primary human cardiac fibroblast cells at rest but also affected their response to TGFβ1. In addition, differential cellular responses to mechanical cyclical stretch were observed depending on the type of matrix the cells were adhered to. These findings may give insight into the impact of selective pathological deposition of extracellular matrix proteins within different disease states and how these could impact the fibrotic environment.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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