Schwann cell plasticity‐roles in tissue homeostasis, regeneration, and disease
Notice bibliographique
Résumé
How tissues are maintained over a lifetime and repaired following injury are fundamental questions in biology with a disruption to these processes underlying pathologies such as cancer and degenerative disorders. It is becoming increasingly clear that each tissue has a distinct mechanism to maintain homeostasis and respond to injury utilizing different types of stem/progenitor cell populations depending on the insult and/or with a contribution from more differentiated cells that are able to dedifferentiate to aid tissue regeneration. Peripheral nerves are highly quiescent yet show remarkable regenerative capabilities. Remarkably, there is no evidence for a classical stem cell population, rather all cell-types within the nerve are able to proliferate to produce new nerve tissue. Co-ordinating the regeneration of this tissue are Schwann cells (SCs), the main glial cells of the peripheral nervous system. SCs exist in architecturally stable structures that can persist for the lifetime of an animal, however, they are not postmitotic, in that following injury they are reprogrammed at high efficiency to a progenitor-like state, with these cells acting to orchestrate the nerve regeneration process. During nerve regeneration, SCs show little plasticity, maintaining their identity in the repaired tissue. However, once free of the nerve environment they appear to exhibit increased plasticity with reported roles in the repair of other tissues. In this review, we will discuss the mechanisms underlying the homeostasis and regeneration of peripheral nerves and how reprogrammed progenitor-like SCs have broader roles in the repair of other tissues with implications for pathologies such as cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».