Transforming growth factor‐β and its effect on reepithelialization of partial‐thickness ear wounds in transgenic mice
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor-beta (TGF-beta) is known to affect nearly every aspect of wound repair. Many of the effects have been extensively investigated; however, the primary effect of endogenously derived TGF-beta on wound reepithelialization is still not completely understood. To examine this, two types of wounds were made on a transgenic mouse over-expressing TGF-beta1. Full-thickness back wounds were made to compare the wound healing process in the presence of compensatory healing mechanisms. Superficial partial-thickness ear wounds involving only the epidermis were made to determine the effect of TGF-beta on reepithelialization. In the partial-thickness ear wounds, at later time points, the transgenic group had smaller epithelial gaps than the wild-type mice. A greater number of actively proliferating cells, as determined by bromodeoxyuridine incorporation, was also found in the transgenic mice at post-injury day 8. These results show that TGF-beta1 stimulates the rate of reepithelialization at later time points in partial-thickness wounds. However, in the full-thickness back wounds, the transgenic animals exhibited a slower reepithelialization rate at all time points and the number of bromodeoxyuridine-positive cells was fewer. Our findings would suggest that the overexpression of TGF-beta1 speeds the rate of wound closure in partial-thickness wounds by promoting keratinocyte migration. In full-thickness wounds, however, the overexpression of TGF-beta1 slows the rate of wound reepithelialization.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».