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Enregistrement W2067906025 · doi:10.1615/critrevbiomedeng.2013008077

Manipulating the Microvasculature and Its Microenvironment

2013· review· en· W2067906025 sur OpenAlexaff
Laxminarayanan Krishnan, Carlos C. Chang, Sara S. Nunes, Stuart K. Williams, Jeffrey A. Weiss, James B. Hoying

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Biomedical Engineering · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésAngiogenesisMicrocirculationSprouting angiogenesisNeovascularizationExtracellular matrixFunction (biology)Cell biologyBlood flowBlood vesselNeuroscienceBiologyMedicineCancer researchInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microvasculature is a dynamic cellular system necessary for tissue health and function. Therapeutic strategies that target the microvasculature are expanding and evolving, including those promoting angiogenesis and microvascular expansion. When considering how to manipulate angiogenesis, either as part of a tissue construction approach or a therapy to improve tissue blood flow, it is important to know the microenvironmental factors that regulate and direct neovessel sprouting and growth. Much is known concerning both diffusible and matrix-bound angiogenic factors, which stimulate and guide angiogenic activity. How the other aspects of the extravascular microenvironment, including tissue biomechanics and structure, influence new vessel formation is less well known. Recent research, however, is providing new insights into these mechanisms and demonstrating that the extent and character of angiogenesis (and the resulting new microcirculation) is significantly affected. These observations and the resulting implications with respect to tissue construction and microvascular therapy are addressed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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