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Enregistrement W2419387337 · doi:10.1038/npjregenmed.2016.6

Targeting muscle stem cell intrinsic defects to treat Duchenne muscular dystrophy

2016· article· en· W2419387337 sur OpenAlexafffund
Nicolas A. Dumont, Michael A. Rudnicki

Notice bibliographique

Revuenpj Regenerative Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchStem Cell NetworkMuscular Dystrophy CanadaE-RareGovernment of OntarioMuscular Dystrophy Association
Mots-clésDuchenne muscular dystrophyDystrophinMuscular dystrophyBiologyCell biologyITGA7MyocyteSkeletal muscleStem cellRegeneration (biology)WastingGeneticsEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

gene that encodes for the protein dystrophin. Dystrophin has critical roles in myofiber stability and integrity by connecting the actin cytoskeleton to the extracellular matrix. Absence of dystrophin leads to myofiber fragility and contributes to skeletal muscle degeneration in DMD patients, however, accumulating evidence also indicate that muscle stem cells (also known as satellite cells) are defective in dystrophic muscles, which leads to impaired muscle regeneration. Our recent work demonstrated that dystrophin is expressed in activated satellite cells, where it regulates the establishment of satellite cell polarity and asymmetric cell division. These findings indicate that dystrophin-deficient satellite cells have intrinsic dysfunctions that contribute to muscle wasting and progression of the disease. This discovery suggests that satellite cells could be targeted to treat DMD. Here we discuss how these new findings affect regenerative therapies for muscular dystrophies. Therapies targeting satellite cells hold great potential and could have long-term efficiency owing to the high self-renewal ability of these cells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations68
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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