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Enregistrement W2884151922 · doi:10.1016/j.scr.2018.07.019

Skin-derived precursor cells undergo substrate-dependent galvanotaxis that can be modified by neighbouring cells

2018· article· en· W2884151922 sur OpenAlexafffund
Stephanie N. Iwasa, Miloš R. Popović, Cindi M. Morshead

Notice bibliographique

RevueStem Cell Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlanarian Biology and Electrostimulation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of TorontoToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesOntario Institute for Regenerative MedicineConnaught FundUniversity of Toronto
Mots-clésBiologyCell biologyCell migrationPrecursor cellFibronectinSOX2PopulationStem cellWound healingCellExtracellular matrixImmunologyGeneticsEmbryonic stem cellGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many cell types respond to electric fields (EFs) through cell migration, a process termed galvanotaxis. The galvanotactic response is critical for development and wound healing. Here we investigate whether skin-derived precursor cells (SKPs), which have the potential to differentiate into mesodermal and peripheral neural cell types, undergo directed migration in the presence of an EF. We found that EF application promotes SKP migration towards the anode. The migratory response is substrate-dependent as SKPs undergo directed migration on laminin and Matrigel, but not collagen. The majority of SKPs express the undifferentiated cell markers nestin, fibronectin and Sox2, after both EF application and in sister cultures with no EF application, suggesting that EFs do not promote cell differentiation. Co-cultures of SKPs and brain-derived neural precursor cells (NPCs), a population of cells that undergo rapid, cathode-directed migration, reveal that in the presence of NPCs an increased percentage of SKPs undergo galvanotaxis, providing evidence that cells can provide cues to modify the galvanotactic response. We propose that a better understanding of SKP migration in the presence of EFs may provide insight into improved strategies for wound repair.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,932

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,254 · 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'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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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