Expression of fibroblast growth factors and their receptors during full-thickness skin wound healing in young and aged mice
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».