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Enregistrement W2749610770 · doi:10.1161/atvbaha.117.309993

Tortuous Microvessels Contribute to Wound Healing via Sprouting Angiogenesis

2017· article· en· W2749610770 sur OpenAlexaff
Diana C. Chong, Zhixian Yu, Hailey E. Brighton, James E. Bear, Victoria L. Bautch

Notice bibliographique

RevueArteriosclerosis Thrombosis and Vascular Biology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWound Healing and Treatments
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésWound healingMicrocirculationAngiogenesisNeovascularizationIntravital microscopySproutingSprouting angiogenesisPathologyBlood vesselBlood flowCell biologyAnatomyMedicineBiologyImmunologyCancer researchInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Wound healing is accompanied by neoangiogenesis, and new vessels are thought to originate primarily from the microcirculation; however, how these vessels form and resolve during wound healing is poorly understood. Here, we investigated properties of the smallest capillaries during wound healing to determine their spatial organization and the kinetics of formation and resolution. APPROACH AND RESULTS: We used intravital imaging and high-resolution microscopy to identify a new type of vessel in wounds, called tortuous microvessels. Longitudinal studies showed that tortuous microvessels increased in frequency after injury, normalized as the wound healed, and were closely associated with the wound site. Tortuous microvessels had aberrant cell shapes, increased permeability, and distinct interactions with circulating microspheres, suggesting altered flow dynamics. Moreover, tortuous microvessels disproportionately contributed to wound angiogenesis by sprouting exuberantly and significantly more frequently than nearby normal capillaries. CONCLUSIONS: A new type of transient wound vessel, tortuous microvessels, sprout dynamically and disproportionately contribute to wound-healing neoangiogenesis, likely as a result of altered properties downstream of flow disturbances. These new findings suggest entry points for therapeutic intervention.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,912

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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