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Enregistrement W3118741932 · doi:10.3389/fcell.2020.598520

Endogenous Mobilization of Mesenchymal Stromal Cells: A Pathway for Interorgan Communication?

2021· review· en· W3118741932 sur OpenAlexaff
Amandine Girousse, Maxime Mathieu, Quentin Sastourné-Arrey, Sylvie Monferran, Louis Casteilla, Coralie Sengenès

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMesenchymal stem cell research
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesAFM-TéléthonCentre National de la Recherche ScientifiqueFondation pour la Recherche MédicaleInstitut National de la Santé et de la Recherche Médicale
Mots-clésMesenchymal stem cellEndogenyStromal cellAdipose tissueBiologyCell biologyStem cellHomeostasisImmunologyCancer researchEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

a vast interorgan communication network (ICN) made up of peptides, proteins, and metabolites that act between organs to coordinate cellular processes under homeostasis and stress. However, the nature of the interorgan signaling could be even more complex and involve mobilization mechanisms of unconventional cells that are still poorly described. Mesenchymal stem/stromal cells (MSCs) virtually reside in all tissues, though the biggest reservoir discovered so far is adipose tissue where they are named adipose stromal cells (ASCs). MSCs are thought to participate in tissue maintenance and repair since the administration of exogenous MSCs is well known to exert beneficial effects under several pathological conditions. However, the role of endogenous MSCs is barely understood. Though largely debated, the presence of circulating endogenous MSCs has been reported in multiple pathophysiological conditions, but the significance of such cell circulation is not known and therapeutically untapped. In this review, we discuss current knowledge on the circulation of native MSCs, and we highlight recent findings describing MSCs as putative key components of the ICN.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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