miR-29b promotes skin wound healing and reduces excessive scar formation by inhibition of the TGF-β1/Smad/CTGF signaling pathway
Notice bibliographique
Résumé
The hypertrophic scar is a medical difficulty of humans, which has caused great pain to patients. Here, we investigated the inhibitory effect of miR-29b on scar formation. The scalded model was established in mice and miR-29b mimics or a negative control was subcutaneously injected into the injury skin. Then various molecular biological experiments were performed to assess the effect of miR-29b on scar formation. According to our present study, first, the results demonstrated that miR-29b was down-regulated in thermal injury tissue and miR-29b treatment could promote wound healing, inhibit scar formation, and alleviate histopathological morphologic alteration in scald tissues. Additionally, miR-29b treatment suppressed collagen deposition and fibrotic gene expression in scar tissues. Finally, we found that miR-29b treatment inhibited the TGF-β1/Smad/CTGF signaling pathway. Taken together, our data suggest that miR-29b treatment has an inhibitory effect against scar formation via inhibition of the TGF-β1/Smad/CTGF signaling pathway and may provide a potential molecular basis for future treatments for hypertrophic scars.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».