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Enregistrement W2115909528 · doi:10.1093/rheumatology/kep265

Fibrocyte activation in rheumatoid arthritis

2009· article· en· W2115909528 sur OpenAlexafffund
Carole L. Galligan, Katherine A. Siminovitch, Edward Keystone, V. Bykerk, O. D. Perez, Eleanor N. Fish

Notice bibliographique

RevueLara D. Veeken · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRheumatoid Arthritis Research and Therapies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésFibrocyteMedicinePathogenesisPannusFibroblastImmunologyRheumatoid arthritisPathologyBiologyCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: RA is a common, relapsing autoimmune disease primarily affecting the joints. Fibroblast-like synovial (FLS) cells are thought to be responsible for pannus formation and secretion of factors that recruit leucocytes to affected joints, thereby promoting bone and cartilage destruction. Fibrocytes are multipotent circulating stem cells that may have a role in RA pathogenesis, perhaps as the precursors of the FLS cells, or by regulating FLS cell function. METHODS: We utilized multidimensional phospho-specific flow cytometry to characterize the activation status of peripheral blood (PB) fibrocytes derived from human RA patients at different stages of disease and from mice with CIA. RESULTS: Human PB fibrocytes from RA patients exhibited phosporylation activation of the p44/42 and p38 MAP kinases (MAPKs), and STAT3 (signal transducer and activator of transcription) and STAT-5 early in disease, within the first year of diagnosis. Similarly, in murine CIA, an increase in the total number of PB phosphoSTAT5-positive fibrocytes was observed at early time points in disease. Notably, in the affected paws of mice with CIA, we identified an increased number of fibrocytes, in contrast to the paws of control mice. CONCLUSIONS: These data suggest that activated fibrocytes may influence the disease process in RA and may serve as surrogate markers for disease in the PB of affected patients.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,460

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeAutre devis
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

Citations65
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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