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Enregistrement W3125253082 · doi:10.7554/elife.62232

Failures of nerve regeneration caused by aging or chronic denervation are rescued by restoring Schwann cell c-Jun

2021· article· en· W3125253082 sur OpenAlexaff
Laura Wagstaff, Jose A. Gomez‐Sanchez, Shaline V. Fazal, Georg Otto, Alastair M. Kilpatrick, Kirolos Michael, Liam Y.N. Wong, Ki H., Mark Turmaine, John Svaren, Tessa Gordon, Peter Arthur‐Farraj, Sergio Velasco-Avilés, Hugo Cabedo, Cristina Benito, Rhona Mirsky, Kristján R. Jessen

Notice bibliographique

RevueeLife · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentAgencia Estatal de InvestigaciónNational Institute of Neurological Disorders and StrokeWellcomeMedical Research CouncilSeventh Framework ProgrammeConselleria de Sanitat Universal i Salut PúblicaWellcome Trust
Mots-clésRegeneration (biology)DenervationSchwann cellAxonBiologyMyelinCell biologyNeuroscienceAnatomyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After nerve injury, myelin and Remak Schwann cells reprogram to repair cells specialized for regeneration. Normally providing strong regenerative support, these cells fail in aging animals, and during chronic denervation that results from slow axon growth. This impairs axonal regeneration and causes significant clinical problems. In mice, we find that repair cells express reduced c-Jun protein as regenerative support provided by these cells declines during aging and chronic denervation. In both cases, genetically restoring Schwann cell c-Jun levels restores regeneration to control levels. We identify potential gene candidates mediating this effect and implicate Shh in the control of Schwann cell c-Jun levels. This establishes that a common mechanism, reduced c-Jun in Schwann cells, regulates success and failure of nerve repair both during aging and chronic denervation. This provides a molecular framework for addressing important clinical problems, suggesting molecular pathways that can be targeted to promote repair in the PNS.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations130
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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