MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2957102087 · doi:10.1155/2019/4761427

Macrophages Are Key Regulators of Stem Cells during Skeletal Muscle Regeneration and Diseases

2019· review· en· W2957102087 sur OpenAlexafffund
Junio Dort, Paul Fabre, Thomas Molina, Nicolas A. Dumont

Notice bibliographique

RevueStem Cells International · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCHU Sainte-Justine FoundationStem Cell Network
Mots-clésSkeletal muscleMyogenesisRegeneration (biology)Cell biologyInflammationProgenitor cellBiologyMyocyteProinflammatory cytokineHomeostasisStem cellMacrophage polarizationMacrophageImmunologyAnatomyIn vitroGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle regeneration is a closely regulated process that involves a variety of cell types such as satellite cells, myofibers, fibroadipogenic progenitors, endothelial cells, and inflammatory cells. Among these different cell types, macrophages emerged as a central actor coordinating the different cellular interactions and biological processes. Particularly, the transition of macrophages from their proinflammatory to their anti-inflammatory phenotype was shown to regulate inflammation, myogenesis, fibrosis, vascularization, and return to homeostasis. On the other hand, deregulation of macrophage accumulation or polarization in chronic degenerative muscle disorders was shown to impair muscle regeneration. Considering the key roles of macrophages in skeletal muscle, they represent an attractive target for new therapeutic approaches aiming at mitigating various muscle disorders. This review aims at summarizing the novel insights into macrophage heterogeneity, plasticity, and functions in skeletal muscle homeostasis, regeneration, and 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations191
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueStem Cells InternationalMême sujetMuscle Physiology and DisordersTravaux en français237 207