MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2969288074 · doi:10.1002/glia.23706

The fate and function of oligodendrocyte progenitor cells after traumatic spinal cord injury

2019· review· en· W2969288074 sur OpenAlexaff
Greg J. Duncan, Sohrab B. Manesh, Brett J. Hilton, Peggy Assinck, Jason R. Plemel, Wolfram Tetzlaff

Notice bibliographique

RevueGlia · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurogenesis and neuroplasticity mechanisms
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of AlbertaInternational Collaboration On Repair DiscoveriesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRemyelinationBiologyProgenitor cellOligodendrocyteNeuroscienceSpinal cord injuryRegeneration (biology)MyelinNeural stem cellStem cellSpinal cordPopulationCell biologyCentral nervous systemImmunologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oligodendrocyte progenitor cells (OPCs) are the most proliferative and dispersed population of progenitor cells in the adult central nervous system, which allows these cells to rapidly respond to damage. Oligodendrocytes and myelin are lost after traumatic spinal cord injury (SCI), compromising efficient conduction and, potentially, the long-term health of axons. In response, OPCs proliferate and then differentiate into new oligodendrocytes and Schwann cells to remyelinate axons. This culminates in highly efficient remyelination following experimental SCI in which nearly all intact demyelinated axons are remyelinated in rodent models. However, myelin regeneration comprises only one role of OPCs following SCI. OPCs contribute to scar formation after SCI and restrict the regeneration of injured axons. Moreover, OPCs alter their gene expression following demyelination, express cytokines and perpetuate the immune response. Here, we review the functional contribution of myelin regeneration and other recently uncovered roles of OPCs and their progeny to repair following SCI.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,323
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

Citations111
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGliaMême sujetNeurogenesis and neuroplasticity mechanismsTravaux en français237 207