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Enregistrement W2788496190 · doi:10.1016/j.stemcr.2018.01.016

Modeling Human Cardiac Hypertrophy in Stem Cell-Derived Cardiomyocytes

2018· article· en· W2788496190 sur OpenAlexfundno aff
Ekaterina S. Ovchinnikova, Martijn F. Hoes, Kirill Ustyantsev, Nils Bömer, Tristan V. de Jong, Henny van der Mei, Eugène Berezikov, Peter van der Meer

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiomyopathy and Myosin Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitair Medisch Centrum GroningenHartstichtingAdvanced Foods and Materials Canada
Mots-clésMechanotransductionMuscle hypertrophyBiologyEmbryonic stem cellCardiac hypertrophyStem cellCell biologyMyocyteInternal medicineNeuroscienceGeneEndocrinologyMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac hypertrophy accompanies many forms of cardiovascular diseases. The mechanisms behind the development and regulation of cardiac hypertrophy in the human setting are poorly understood, which can be partially attributed to the lack of a human cardiomyocyte-based preclinical test system recapitulating features of diseased myocardium. The objective of our study is to determine whether human embryonic stem cell-derived cardiomyocytes (hESC-CMs) subjected to mechanical stretch can be used as an adequate in vitro model for studying molecular mechanisms of cardiac hypertrophy. We show that hESC-CMs subjected to cyclic stretch, which mimics mechanical overload, exhibit essential features of a hypertrophic state on structural, functional, and gene expression levels. The presented hESC-CM stretch approach provides insight into molecular mechanisms behind mechanotransduction and cardiac hypertrophy and lays groundwork for the development of pharmacological approaches as well as for discovering potential circulating biomarkers of cardiac dysfunction.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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