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Enregistrement W2571141755 · doi:10.1038/ncomms13991

Neuronal sFlt1 and Vegfaa determine venous sprouting and spinal cord vascularization

2017· article· en· W2571141755 sur OpenAlexaff
Raphael Wild, Alina Klems, Masanari Takamiya, Yuya Hayashi, Uwe Strähle, Koji Ando, Naoki Mochizuki, Andreas van Impel, Stefan Schulte‐Merker, Janna Krueger, Laëtitia Préau, Ferdinand le Noble

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondDeutsche ForschungsgemeinschaftMassachusetts General Hospital
Mots-clésAngiogenesisSpinal cordZebrafishNeural tubeSproutingCell biologyNeuroscienceBiologyEctopic expressionNeuronAnatomyCancer researchEmbryoCell culture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formation of organ-specific vasculatures requires cross-talk between developing tissue and specialized endothelial cells. Here we show how developing zebrafish spinal cord neurons coordinate vessel growth through balancing of neuron-derived Vegfaa, with neuronal sFlt1 restricting Vegfaa-Kdrl mediated angiogenesis at the neurovascular interface. Neuron-specific loss of flt1 or increased neuronal vegfaa expression promotes angiogenesis and peri-neural tube vascular network formation. Combining loss of neuronal flt1 with gain of vegfaa promotes sprout invasion into the neural tube. On loss of neuronal flt1, ectopic sprouts emanate from veins involving special angiogenic cell behaviours including nuclear positioning and a molecular signature distinct from primary arterial or secondary venous sprouting. Manipulation of arteriovenous identity or Notch signalling established that ectopic sprouting in flt1 mutants requires venous endothelium. Conceptually, our data suggest that spinal cord vascularization proceeds from veins involving two-tiered regulation of neuronal sFlt1 and Vegfaa via a novel sprouting mode.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations77
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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