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Enregistrement W3165992805 · doi:10.1111/wrr.12955

Engineered microenvironment for the study of myofibroblast mechanobiology

2021· article· en· W3165992805 sur OpenAlexaff
Ying Xu, Richard C. Koya, Kjetil Ask, Ruogang Zhao

Notice bibliographique

RevueWound Repair and Regeneration · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCellular Mechanics and Interactions
Établissements canadiensMcMaster UniversityPrograms for Assessment of Technology in Health Research Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Heart, Lung, and Blood InstituteKorea National Institute of Health
Mots-clésMechanobiologyMyofibroblastMechanosensitive channelsExtracellular matrixCell biologyMechanotransductionCell cultureCell migrationBiologyFibrosisPathologyMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Myofibroblasts are mechanosensitive cells and a variety of their behaviours including differentiation, migration, force production and biosynthesis are regulated by the surrounding microenvironment. Engineered cell culture models have been developed to examine the effect of microenvironmental factors such as the substrate stiffness, the topography and strain of the extracellular matrix (ECM) and the shear stress on myofibroblast biology. These engineered models provide well-mimicked, pathophysiologically relevant experimental conditions that are superior to those enabled by the conventional two-dimensional (2D) culture models. In this perspective, we will review the recent advances in the development of engineered cell culture models for myofibroblasts and outline the findings on the myofibroblast mechanobiology under various microenvironmental conditions. These studies have demonstrated the power and utility of the engineered models for the study of microenvironment-regulated cellular behaviours. The findings derived using these models contribute to a greater understanding of how myofibroblast behaviour is regulated in tissue repair and pathological scar formation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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