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Enregistrement W2996043469 · doi:10.1002/biof.1598

Osteogenesis and bone remodeling: A focus on growth factors and bioactive peptides

2019· review· en· W2996043469 sur OpenAlexaff
Shirin Toosi, Javad Behravan

Notice bibliographique

RevueBioFactors · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBone Metabolism and Diseases
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMesenchymal stem cellCell biologyBone healingChondrogenesisBone remodelingStem cellRegenerative medicineBiologyChemistryEndocrinologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bone is one of the most frequently transplanted tissues. The bone structure and its physiological function and stem cells biology were known to be closely related to each other for many years. Bone is considered a home to the well-known systems of postnatal mesenchymal stem cells (MSCs). These bone resident MSCs provide a range of growth factors (GF) and cytokines to support cell growth following injury. These GFs include a group of proteins and peptides produced by different cells which are regulators of important cell functions such as division, migration, and differentiation. GF signaling controls the formation and development of the MSCs condensation and plays a critical role in regulating osteogenesis, chondrogenesis, and bone/mineral homeostasis. Thus, a combination of both MSCs and GFs receives high expectations in regenerative medicine, particularly in bone repair applications. It is known that the delivery of exogenous GFs to the non-union bone fracture site remarkably improves healing results. Here we present updated information on bone tissue engineering with a specific focus on GF characteristics and their application in cellular functions and tissue healing. Moreover, the interrelation of GFs with the damaged bone microenvironment and their mechanistic functions are discussed.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations119
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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