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Enregistrement W2185226620 · doi:10.1038/srep16017

Identification of the active components in Bone Marrow Soup: a mitigator against irradiation-injury to salivary glands

2015· article· en· W2185226620 sur OpenAlexafffund
Dongdong Fang, Shen Hu, Younan Liu, Vu-Hung Quan, Jan Seuntjens, Simon D. Tran

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSalivary Gland Disorders and Functions
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésBone marrowSalivaAngiogenesisSalineMedicineChemistryPathologyCancer researchBiochemistryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In separate studies, an extract of soluble intracellular contents from whole bone marrow cells, named "Bone Marrow (BM) Soup", was reported to either improve cardiac or salivary functions post-myocardial infarction or irradiation (IR), respectively. However, the active components in BM Soup are unknown. To demonstrate that proteins were the active ingredients, we devised a method using proteinase K followed by heating to deactivate proteins and for safe injections into mice. BM Soup and "deactivated BM Soup" were injected into mice that had their salivary glands injured with 15Gy IR. Control mice received either injections of saline or were not IR. Results at week 8 post-IR showed the 'deactivated BM Soup' was no better than injections of saline, while injections of native BM Soup restored saliva flow, protected salivary cells and blood vessels from IR-damage. Protein arrays detected several angiogenesis-related factors (CD26, FGF, HGF, MMP-8, MMP-9, OPN, PF4, SDF-1) and cytokines (IL-1ra, IL-16) in BM Soup. In conclusion, the native proteins (but not the nucleic acids, lipids or carbohydrates) were the therapeutic ingredients in BM Soup for functional salivary restoration following IR. This molecular therapy approach has clinical potential because it is theoretically less tumorigenic and immunogenic than cell therapies.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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