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Enregistrement W2076569367 · doi:10.1248/bpb.34.1801

Activation of Vasculogenic Progenitor Cells by ent-16.ALPHA.,17-Dihydroxy-kauran-19-oic Acid

2011· article· en· W2076569367 sur OpenAlexaff
So-Hyun Park, Yun-Mi Jeong, Ji Hye Kim, Hyung‐Min Chung, Wonhee Suh, Sang Hyun Sung, Sang Gyu Park, Jong-Hyuk Sung

Notice bibliographique

RevueBiological and Pharmaceutical Bulletin · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAngiogenesis and VEGF in Cancer
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtein kinase BLY294002MAPK/ERK pathwayProgenitor cellTransplantationSignal transductionCancer researchPhosphorylationCell biologyPharmacologyBiologyChemistryStem cellMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vasculogenic progenitor cells (VPCs) circulate in the blood and have the ability to differentiate into endothelial cells that make up the lining of blood vessels. Therefore, VPC transplantation is a new strategy for the treatment of ischemic diseases. Because priming/preconditioning of VPCs before transplantation enhances their regenerative potential, the present study investigated whether ent-16α,17-dihydroxy-kauran-19-oic acid (DHK) isolated from Siegesbeckia pubescens could stimulate/activate VPCs in vitro. Therefore, the effect of DHK (1-100 µM concentration) on the proliferation, migration, and tube forming of VPCs was examined in various systems, and related signaling pathways were identified. DHK treatment significantly increased the proliferation, migration, and tube formation of VPCs in a dose-dependent manner. Phosphorylation of extracellular signal-regulated kinase (ERK)1/2 and Akt was significantly increased by DHK, but chemical inhibitors against ERK1/2 (U0126) and Akt (LY294002) significantly attenuated DHK-enhanced proliferation, migration, and tube formation of VPCs. Collectively, these results indicated that DHK shows promise as a novel VPC primer/activator.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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