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Enregistrement W2917043336 · doi:10.1073/pnas.1814766116

Podocalyxin is required for maintaining blood–brain barrier function during acute inflammation

2019· article· en· W2917043336 sur OpenAlexafffund
Jessica Cait, Michael R. Hughes, Matthew R. Zeglinski, Allen W. Chan, Sabrina Osterhof, R. Wilder Scott, Diana Canals Hernaez, Alissa Cait, A. Wayne Vogl, Pascal Bernatchez, T. Michael Underhill, David J. Granville, Timothy H. Murphy, Calvin D. Roskelley, Kelly M. McNagny

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueBarrier Structure and Function Studies
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésCell biologyPodocalyxinBlood–brain barrierAdherens junctionBiologyLipopolysaccharideEndotheliumInflammationEndothelial stem cellImmunologyBiochemistryPodocyteCellNeuroscienceKidneyCadherinCentral nervous systemEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance This article demonstrates a role for podocalyxin in blood–brain barrier (BBB) function. Podocalyxin expression on endothelial cells promotes the formation of adhesion interactions and barrier formation. Furthermore, it describes a neuroelectric phenotype elicited by a selective protease-activated receptor-1 (PAR-1) agonist. PAR-1 activation by serum proteases (e.g., thrombin) leaking into the central nervous system during inflammation has the potential to impact the course of brain injury and recovery. However, the role of PAR-1 in the pathophysiology of neuroinflammation is poorly understood. In summary, this study offers unique insight into the impact of PAR-1 activation in neuroinflammation and implicates podocalyxin as a therapeutic target for the manipulation of BBB permeability and the treatment of neurodegenerative disease.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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