Proteoglycans decorin and biglycan differentially modulate TGF-β-mediated fibrotic responses in the lung
Notice bibliographique
Résumé
Transforming growth factor (TGF)-beta is a key cytokine in the pathogenesis of pulmonary fibrosis, and pharmacological interference with TGF-beta can ameliorate the fibrotic tissue response. The small proteoglycans decorin and biglycan are able to bind and inhibit TGF-beta activity in vitro. Although decorin has anti-TGF-beta properties in vivo, little is known about the physiological role of biglycan in vivo. Adenoviral gene transfer was used to overexpress active TGF-beta, decorin, and biglycan in cell culture and in murine lungs. Both proteoglycans were able to interfere with TGF-beta bioactivity in vitro in a dose-dependant manner. In vivo, overexpression of TGF-beta resulted in marked lung fibrosis, which was significantly reduced by concomitant overexpression of decorin. Biglycan, however, had no significant effect on lung fibrosis induced by TGF-beta. The data suggest that differences in tissue distribution are responsible for the different effects on TGF-beta bioactivity in vivo, indicating that decorin, but not biglycan, has potential therapeutic value in fibrotic disorders of the lung.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».