Axolotl as a Model to Study Scarless Wound Healing in Vertebrates: Role of the Transforming Growth Factor Beta Signaling Pathway
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
SIGNIFICANCE: The skin is our largest organ, with the primary role of protection against assaults from the outside world. It also suffers frequent damage, from minor scrapes to, more rarely, complete destruction such as in third-degree burns. It is therefore, by its nature, an organ that would benefit tremendously from being able to regenerate itself. RECENT ADVANCES: This review highlights the axolotl, a less well-known model organism capable of scarless wound healing and regeneration. Axolotls are salamanders with unsurpassed healing and regenerative capacities. Understanding how these animals can regenerate their tissues could help identify the pathways that need to be activated or inhibited in humans to improve wound healing. CRITICAL ISSUES: Presently, there are no therapies leading to skin regeneration or scarless wound healing. Various animal models have thus been developed for use in research, such as mice and pigs, to help us understand how wound healing could be improved or stimulated. However, these more common models cannot regenerate and, consequently, cannot direct us toward a solution to regenerate damaged tissues. Axolotls, on the other hand, can regenerate perfectly and therefore may offer avenues to identify molecular targets for therapeutic intervention. FUTURE DIRECTIONS: Identifying signaling pathways regulating tissue regeneration in vertebrate models is important. The use of animals such as axolotls, which hold the secret of full regeneration, will likely play a significant role in helping us achieve scarless wound healing for humans.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle