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Enregistrement W2146377217 · doi:10.1139/y09-076

c-Ski, Smurf2, and Arkadia as regulators of TGF-β signaling: new targets for managing myofibroblast function and cardiac fibrosisThis article is one of a selection of papers published in a special issue celebrating the 125th anniversary of the Faculty of Medicine at the University of Manitoba.

2009· article· en· W2146377217 sur OpenAlexafffundvenueabout
Ryan H. Cunnington, Mansoreh Nazari, Ian Dixon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physiology and Pharmacology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSMADMediatorCardiac fibrosisTransforming growth factorExtracellular matrixCell biologyMyofibroblastTransforming growth factor betaReceptorSignal transductionFibrosisR-SMADBiologyCancer researchChemistryMedicineInternal medicineEndoglinStem cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies demonstrate the critical role of the extracellular matrix in the organization of parenchymal cells in the heart. Thus, an understanding of the modes of regulation of matrix production by cardiac myofibroblasts is essential. Transforming growth factor beta (TGF-beta) signaling is transduced through the canonical Smad pathway, and the involvement of this pathway in matrix synthesis and other processes requires precise control. Inhibition of Smad signaling may be achieved at the receptor level through the targeting of the TGF-beta type I receptors with an inhibitory Smad7/Smurf2 complex, or at the transcriptional level through c-Ski/receptor-Smad/co-mediator Smad4 interactions. Conversely, Arkadia protein intensifies TGF-beta-induced effects by marking c-Ski and inhibitory Smad7 for destruction. The study of these TGF-beta mediators is essential for future treatment of fibrotic disease, and this review highlights recent relevant findings that may impact our understanding of cardiac fibrosis.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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