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Enregistrement W2618957446 · doi:10.1093/neuonc/nox058

Blood-brain barrier pericyte importance in malignant gliomas: what we can learn from stroke and Alzheimer’s disease

2017· review· en· W2618957446 sur OpenAlexaff
Sadhana Jackson, Ayman ElAli, Daniela Virgintino, Mark R. Gilbert

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPericyteGliomaNeuroscienceDiseaseBiologyCell typeBlood–brain barrierInflammationCentral nervous systemPathologyCellMedicineEndothelial stem cellCancer researchImmunologyIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The pericyte, a constitutive component of the central nervous system, is a poorly understood cell type that envelops the endothelial cell with the intended purpose of regulating vascular flow and endothelial cell permeability. Previous studies of pericyte function have been limited to a small number of disease processes such as ischemic stroke and Alzheimer's disease. Recently, publications have postulated a link between glioma stem cell differentiation and pericyte function. These studies suggest that there may be an important interaction of pericytes with tumor cells and other components of the tumor microenvironment in malignant primary glial neoplasms, most notably glioblastoma. This potential cellular interaction underscores the need to pursue more investigations of pericytes in malignant brain tumor biology. In this review, we summarize the functional roles of pericytes, particularly focusing on changes in pericyte biology during response to immune cells, inflammation, and hypoxic conditions. The information presented is based on the available data from studies of pericyte function in other central nervous system diseases but will serve as a foundation for research investigations to further understand the role of pericytes in malignant gliomas.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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