Expression of fibroblast growth factors and their receptors during full-thickness skin wound healing in young and aged mice
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Notice bibliographique
Résumé
The highly ordered process of wound healing involves the coordinated regulation of cell proliferation and migration and tissue remodeling, predominantly by polypeptide growth factors. Consequently, the slowing of wound healing that occurs in the aged may be related to changes in the activity of these various regulatory factors. To gain additional insight into these issues, we quantified the absolute copy numbers of mRNAs encoding all the fibroblast growth factors (FGFs), their receptors (FGFRs) and two other growth factors in the dorsal skin of young and aged mice during the healing of full-thickness skin excisional wounds. In young adult mice (8 weeks old), FGF7, FGF10 and FGF22 mRNAs were all strongly expressed in healthy skin, and levels of FGF7 and 10 but not 22 increased 2- to 3.5-fold over differing time courses after wounding. The levels of FGF9, 16, 18 and especially 23 mRNAs were moderate or low in healthy skin but increased 2- to 33-fold after wounding. Among the four FGFRs, expression of only FGFR1 mRNA was augmented during wound healing. Expression of transforming growth factor-beta and hepatocyte growth factor was also high in healthy skin and was upregulated during healing. Notably, in aged mice (35 weeks old), where healing proceeded more slowly than in the young, both the basal and wound-induced mRNA expression of most of these genes was reduced. While these results confirm the established notion that FGFR2 IIIB ligands (FGF7 and FGF10) are important for wound healing, they also suggest that decreased expression of multiple FGF ligands contributes to the slowing of wound healing in aged mice and indicate the potential importance of further study of the involvement of FGF9, 16, 18 and 23 in the wound healing process.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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.
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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