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Enregistrement W2765432448 · doi:10.3389/fnint.2017.00030

Tenascins in Retinal and Optic Nerve Neurodegeneration

2017· review· en· W2765432448 sur OpenAlexfundno aff
Jacqueline Reinhard, Lars Roll, Andréas Faissner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Integrative Neuroscience · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMercator Research Center RuhrRuhr-Universität BochumBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftStem Cell Network
Mots-clésNeuroscienceNeurodegenerationOptic nerveContext (archaeology)BiologyRetinalRetinaTenascinMacular degenerationExtracellular matrixTenascin CPathologyMedicineCell biologyDiseaseOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tenascins represent key constituents of the extracellular matrix (ECM) with major impact on central nervous system (CNS) development. In this regard, several studies indicate that they play a crucial role in axonal growth and guidance, synaptogenesis and boundary formation. These functions are not only important during development, but also for regeneration under several pathological conditions. Additionally, tenascin-C (Tnc) represents a key modulator of the immune system and inflammatory processes. In the present review article, we focus on the function of Tnc and tenascin-R (Tnr) in the diseased CNS, specifically after retinal and optic nerve damage and degeneration. We summarize the current view on both tenascins in diseases such as glaucoma, retinal ischemia, age-related macular degeneration (AMD) or diabetic retinopathy. In this context, we discuss their expression profile, possible functional relevance, remodeling of the interacting matrisome and tenascin receptors, especially under pathological conditions.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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