MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2093457385 · doi:10.1074/jbc.m111.294967

Pharmacologic Uncoupling of Angiogenesis and Inflammation during Initiation of Pathological Corneal Neovascularization

2011· article· en· W2093457385 sur OpenAlexaff
Jeremy M. Sivak, Allison C. Ostriker, Amber Woolfenden, John Demirs, Rosemarie Cepeda, Debby Long, Karen Anderson, Bruce Jaffee

Notice bibliographique

RevueJournal of Biological Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal Surgery and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeovascularizationAngiogenesisInflammationCorneal neovascularizationPathologicalCorneal inflammationMedicineChemistryCancer researchPathologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pathological neovascularization occurs when a balance of pro- and anti-angiogenic factors is disrupted, accompanied by an amplifying inflammatory cascade. However, the interdependence of these responses and the mechanism triggering the initial angiogenic switch have remained unclear. We present data from an epithelial debridement model of corneal neovascularization describing an initial 3-day period when a substantial component of neovascular growth occurs. Administration of selective inhibitors shows that this initial growth requires signaling through VEGFR-2 (vascular endothelial growth factor receptor-2), independent of the accompanying inflammatory response. Instead, increased VEGF production is found prominently in repair epithelial cells and is increased prior to recruitment of neutrophil/granulocytes and macrophage/monocytes. Consequently, early granulocyte and monocyte depletion has little effect on corneal neovascularization outgrowth. These data indicate that it is possible to pharmacologically uncouple these mechanisms during early injury-driven neovascularization in the cornea and suggest that initial tissue responses are coordinated by repair epithelial cells.

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 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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,213

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)0,0000,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations22
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Biological ChemistryMême sujetCorneal Surgery and TreatmentsTravaux en français237 207