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Enregistrement W2136679254 · doi:10.1152/ajpcell.00226.2013

Evidence of K<sup>+</sup>channel function in epithelial cell migration, proliferation, and repair

2013· review· en· W2136679254 sur OpenAlexafffund
Alban Girault, Emmanuelle Brochiero

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCell biologyCell growthRegeneration (biology)Cell migrationBiologyIntegrinCytoskeletonIntracellularSignal transductionCellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficient repair of epithelial tissue, which is frequently exposed to insults, is necessary to maintain its functional integrity. It is therefore necessary to better understand the biological and molecular determinants of tissue regeneration and to develop new strategies to promote epithelial repair. Interestingly, a growing body of evidence indicates that many members of the large and widely expressed family of K(+) channels are involved in regulation of cell migration and proliferation, key processes of epithelial repair. First, we briefly summarize the complex mechanisms, including cell migration, proliferation, and differentiation, engaged after epithelial injury. We then present evidence implicating K(+) channels in the regulation of these key repair processes. We also describe the mechanisms whereby K(+) channels may control epithelial repair processes. In particular, changes in membrane potential, K(+) concentration, cell volume, intracellular Ca(2+), and signaling pathways following modulation of K(+) channel activity, as well as physical interaction of K(+) channels with the cytoskeleton or integrins are presented. Finally, we discuss the challenges to efficient, specific, and safe targeting of K(+) channels for therapeutic applications to improve epithelial repair in vivo.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,245 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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