JNK Signaling as a Key Modulator of Soft Connective Tissue Physiology, Pathology, and Healing
Notice bibliographique
Résumé
In healthy individuals, the healing of soft tissues such as skin after pathological insult or post injury follows a relatively predictable and defined series of cell and molecular processes to restore tissue architecture and function(s). Healing progresses through the phases of hemostasis, inflammation, proliferation, remodeling, and concomitant with re-epithelialization restores barrier function. Soft tissue healing is achieved through the spatiotemporal interplay of multiple different cell types including neutrophils, monocytes/macrophages, fibroblasts, endothelial cells/pericytes, and keratinocytes. Expressed in most cell types, c-Jun N-terminal kinases (JNK) are signaling molecules associated with the regulation of several cellular processes involved in soft tissue wound healing and in response to cellular stress. A member of the mitogen-activated protein kinase family (MAPK), JNKs have been implicated in the regulation of inflammatory cell phenotype, as well as fibroblast, stem/progenitor cell, and epithelial cell biology. In this review, we discuss our understanding of JNKs in the regulation of cell behaviors related to tissue injury, pathology, and wound healing of soft tissues. Using models as diverse as Drosophila, mice, rats, as well as human tissues, research is now defining important, but sometimes conflicting roles for JNKs in the regulation of multiple molecular processes in multiple different cell types central to wound healing processes. In this review, we focus specifically on the role of JNKs in the regulation of cell behavior in the healing of skin, cornea, tendon, gingiva, and dental pulp tissues. We conclude that while parallels can be drawn between some JNK activities and the control of cell behavior in healing, the roles of JNK can also be very specific modes of action depending on the tissue and the phase of healing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».