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Enregistrement W3151702615 · doi:10.3390/cells10040770

Cardiac Fibrosis: Key Role of Integrins in Cardiac Homeostasis and Remodeling

2021· review· en· W3151702615 sur OpenAlexafffund
Patrick Meagher, Xavier Lee, Joseph Lee, Aylin Visram, Mark K. Friedberg, Kim A. Connelly

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésExtracellular matrixCardiac fibrosisFibrosisIntegrinHeart failureCardiac function curveMedicineCardiac myocyteCell biologyPathologyBiologyReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiac fibrosis is a common finding that is associated with the progression of heart failure (HF) and impacts all chambers of the heart. Despite intense research, the treatment of HF has primarily focused upon strategies to prevent cardiomyocyte remodeling, and there are no targeted antifibrotic strategies available to reverse cardiac fibrosis. Cardiac fibrosis is defined as an accumulation of extracellular matrix (ECM) proteins which stiffen the myocardium resulting in the deterioration cardiac function. This occurs in response to a wide range of mechanical and biochemical signals. Integrins are transmembrane cell adhesion receptors, that integrate signaling between cardiac fibroblasts and cardiomyocytes with the ECM by the communication of mechanical stress signals. Integrins play an important role in the development of pathological ECM deposition. This review will discuss the role of integrins in mechano-transduced cardiac fibrosis in response to disease throughout the myocardium. This review will also demonstrate the important role of integrins as both initiators of the fibrotic response, and modulators of fibrosis through their effect on cardiac fibroblast physiology across the various heart chambers.

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)0,000
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations77
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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