What’s in a name? On fibroblast phenotype and nomenclature
Notice bibliographique
Résumé
Fibroblasts have long been recognized as important stromal cells, playing key roles in synthesizing and maintaining the extracellular matrix, but historically were treated as a relatively uniform cell type. Studies in recent years have revealed a surprising level of heterogeneity of fibroblasts across tissues, and even within organs such as the skin and heart. This heterogeneity may have functional consequences, including during stress and disease. While the field has moved forward quickly to begin to address the scientific import of this heterogeneity, the descriptive language used for these cells has not kept pace, particularly when considering the phenotype changes that occur as fibroblasts convert to myofibroblasts in response to injury. We discuss here the nature and sources of the heterogeneity of fibroblasts, and review how our understanding of the complexity of the fibroblast to myofibroblast phenotype conversion has changed with increasing scrutiny. We propose that the time is opportune to reevaluate how we name and describe these cells, particularly as they transition to myofibroblasts through discrete stages. A standardized nomenclature is essential to address the confusion that currently exists in the literature as to the usage of terms like myofibroblast and the description of fibroblast phenotype changes in disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».