MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2906086927 · doi:10.1016/j.tice.2018.12.005

Non-integrin laminin receptors in epithelia

2018· review· en· W2906086927 sur OpenAlexafffund
Gabriel Cloutier, Amélie Sallenbach-Morrissette, Jean‐François Beaulieu

Notice bibliographique

RevueTissue and Cell · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDystroglycanLamininBiologyIntegrinCell biologyExtracellular matrixReceptorCollagen receptorCell adhesionBasement membraneGlycoproteinContext (archaeology)CellMolecular biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The interactions between cells and the extracellular matrix (ECM) play a major role in normal and pathological conditions. The ECM can modulate several biological functions including cell proliferation, adhesion, differentiation and survival through its interactions with cell receptors. Laminins are one of the most important glycoproteins present in basement membranes, a type of ECM. The pattern of expression of its different isoforms depends on the spatiotemporal organization of each tissue. While integrins are the most studied laminin receptors, other non-integrin laminin receptors are also involved. This review focuses on two particular non-integrin laminin receptors in the epithelial context: dystroglycan and 37/67 laminin receptor (37/67LR). Dystroglycan is a two-subunit protein discovered in the muscle as part of the dystrophin-associated glycoprotein complex. This protein can also be found in many epithelia where its roles are variable. The 37/67LR is a still incompletely understood laminin receptor that is important to regulate intestinal epithelial cell function and could be involved in various 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations33
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTissue and CellMême sujetCell Adhesion Molecules ResearchTravaux en français237 207