MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2986983976 · doi:10.1042/cs20190866

A tangled tale of microRNA and cardiac fibrosis

2019· letter· en· W2986983976 sur OpenAlex
Mark Chandy

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClinical Science · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Fibrosis and Remodeling
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtracellular matrixMyofibroblastFibrosisCardiac fibrosisFibroblastWound healingmicroRNARegeneration (biology)MedicineHeart failurePathologicalPressure overloadPathologyCancer researchBioinformaticsCell biologyCardiologyBiologyCardiac hypertrophySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac fibrosis is important for wound healing, regeneration and producing the extracellular matrix (ECM) that provides the scaffold for cells. In pathological situations, fibroblasts are activated and remodel the ECM. In volume 133, issue 17 of Clinical Science, Yang et al. discovered that the miR-214-3p/NLRC5 axis is important for fibroblast-to-myofibroblast transition (FMT) and ECM remodelling in a pressure overload model of fibrosis [Clin. Sci. (2019) 133(17), 1845-1856]. This discovery helps to explain the complicated regulation of cardiac fibrosis. It also underscores the need for more investigation into the mechanisms of cardiac fibrosis to develop better diagnostic modalities and therapeutic options in heart failure.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,307 · 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