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Enregistrement W2547034307 · doi:10.1139/bcb-2016-0147

Promoting effect of lactoferrin on barrier function and epithelial differentiation of human keratinocytes

2016· article· en· W2547034307 sur OpenAlexvenueno aff
Ryo Uchida, Reiji Aoki, Atsushi Tajima, Yoshiharu Takayama

Notice bibliographique

RevueBiochemistry and Cell Biology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceCouncil for Science, Technology and Innovation
Mots-clésInvolucrinHaCaTLactoferrinFilaggrinDownregulation and upregulationp38 mitogen-activated protein kinasesLoricrinKeratinocyteCell biologyMAPK/ERK pathwayBiologyChemistryMolecular biologySignal transductionImmunologyBiochemistryIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to elucidate the effects of bovine lactoferrin on keratinocyte differentiation and barrier function. Addition of bovine lactoferrin to differentiating HaCaT human keratinocytes led to increased transepithelial electrical resistance (TER), a marker of epithelial barrier function. This elevation was followed by upregulation of two differentiation markers, involucrin and filaggrin. The expression level of sterol regulatory element-binding protein-1 was also enhanced by bovine lactoferrin. The lactoferrin-induced upregulation of involucrin and filaggrin expression were confirmed in normal human epidermal keratinocytes (NHEK). Treatment with SB203580, a p38 mitogen-activated protein kinase (MAPK) α inhibitor, impaired the upregulation of involucrin and filaggrin expression in response to lactoferrin. The elevation of p38 MAPK phosphorylation was further enhanced by lactoferrin in the initial stage of differentiation of HaCaT keratinocytes. The findings suggest that bovine lactoferrin promotes epithelial differentiation by a p38-MAPK-dependent mechanism.

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 seuil0,003

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 recherche0,0000,000
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 GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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