Fibroblast mechanosensing, SKI and Hippo signaling and the cardiac fibroblast phenotype: Looking beyond TGF-β
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.
Notice bibliographique
Résumé
Cardiac fibroblast activation to hyper-synthetic myofibroblasts following a pathological stimulus or in response to a substrate with increased stiffness may be a key tipping point for the evolution of cardiac fibrosis. Cardiac fibrosis per se is associated with progressive loss of heart pump function and is a primary contributor to heart failure. While TGF-β is a common cytokine stimulus associated with fibroblast activation, a druggable target to quell this driver of fibrosis has remained an elusive therapeutic goal due to its ubiquitous use by different cell types and also in the signaling complexity associated with SMADs and other effector pathways. More recently, mechanical stimulus of fibroblastic cells has been revealed as a major point of activation; this includes cardiac fibroblasts. Further, the complexity of TGF-β signaling has been offset by the discovery of members of the SKI family of proteins and their inherent anti-fibrotic properties. In this respect, SKI is a protein that may bind a number of TGF-β associated proteins including SMADs, as well as signaling proteins from other pathways, including Hippo. As SKI is also known to directly deactivate cardiac myofibroblasts to fibroblasts, this mode of action is a putative candidate for further study into the amelioration of cardiac fibrosis. Herein we provide a synthesis of this topic and highlight novel candidate pathways to explore in the treatment of cardiac fibrosis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle