MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078878250 · doi:10.1034/j.1600-0625.2000.009006407.x

Zinc, copper and manganese enhanced keratinocyte migration through a functional modulation of keratinocyte integrins

2000· article· en· W2078878250 sur OpenAlexaff
Isabelle Tenaud, Sabine Léroy, Nathalie Chebassier, Brigitte Dréno

Notice bibliographique

RevueExperimental Dermatology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensHotel Dieu Hospital
Organismes subventionnairesColoplast
Mots-clésKeratinocyteIntegrinHaCaTChemistryCell biologyZincBiochemistryBiologyReceptorIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The migration of keratinocytes plays an important role in the re-epithelialization of cutaneous wounds. Zinc, copper and manganese are used in vivo for their healing properties and their mechanism of action is still only partially known. Thus, they have been shown both to promote keratinocyte proliferation and to modulate integrins expression. The aim of this study was to determine if trace elements induce an increase of the migration of keratinocytes and if this effect is related to the modulation of integrins. Two independent migration assays were used to study keratinocyte migration: the scratch assay using normal human keratinocytes and the modified Boyden chamber using HaCaT cells. Inhibition studies using function-blocking antibodies directed to alpha3, alpha6, alpha(v) and beta1 subunits were performed to investigate the modulator effect of trace elements on integrin function. In this way, zinc and copper gluconates increased alpha3, alpha(v) and beta1 function whereas manganese gluconate seems mainly able to modulate the function of alpha3 and beta1. The stimulating effect of these trace elements on keratinocyte migration does not appear related to alpha6 subunit. Thus, zinc, copper and manganese enhanced keratinocyte migration and one of the mechanisms was going through a modulation of integrin functions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations99
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueExperimental DermatologyMême sujetWound Healing and TreatmentsTravaux en français237 207