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Enregistrement W2566901807 · doi:10.21931/rb/2016.01.04.2

Reparación de la lesión medular mediante trasplante de células aldainoglia e inhibición de la actividad RhoGTPasa.

2016· article· es· W2566901807 sur OpenAlexaff
Ernesto Doncel‐Pérez

Notice bibliographique

RevueBionatura · 2016
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpinal cord injuryMicrogliaGlial scarMyelinSpinal cordRegeneration (biology)NeuroprotectionNeural stem cellOligodendrocyteMedicineChemistryNeuroscienceStem cellCell biologyCentral nervous systemBiologyPharmacologyImmunologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A possible therapy for repairing a spinal cord injury (SCI) is the effective modulation of cellular and molecular elements involved in the process of glial scarring. The aldainoglia cells are neural precursor cells with a high capacity to differentiate into neurons and promote growth, ensheathment and axonal myelination of resident neurons. These important features of the aldainoglia can be combined with the specific inhibition of RhoGTPase activity in astroglia and microglia that produces a reduction in glial proliferation, retraction of astroglial cells and production of myelin by oligodendrocytes. We have been working in experimental models of CNS injury, such as spinal cord contusion in rats and striatal lacunar infarction in mice; and we observed that administration of glycolipid inhibitor for RhoGTPase or aldainoglia cells, respectively, produced a significant increase in the functional recovery in treated animals. A therapy that combines both treatments with neuro-regenerative properties is quite desired in the treatment of SCI because a functional potentiation of neurons and oligodendrocytes, would result in a better recovery of locomotor rhythm. Here we propose that the treatment of spinal cord injuries with aldainoglia obtained from neurospheres, plus the local administration of an inhibitor of RhoGTPases have an additive effect that could be facilitate recovery after SCI.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0020,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2016
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Résumé présentoui

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