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Enregistrement W3173400757 · doi:10.1096/fasebj.25.1_supplement.877.3

Proteoglycan and ADAMTS expression during fibrogenic remodeling in the liver

2011· article· en· W3173400757 sur OpenAlexaff
Sean B Maurice, Cody L Crick, Wan‐Cheol Kim, Christine Law, Paul Winwood

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver physiology and pathology
Établissements canadiensUniversity of Northern British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVersicanExtracellular matrixADAMTSProteoglycanMatrix metalloproteinaseFibrosisCell biologyHepatic stellate cellPathologyChemistryBiologyMetalloproteinaseMedicineThrombospondinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liver fibrosis and end stage cirrhosis are leading causes of morbidity and mortality worldwide. Changes in the structure and composition of the proteoglycan rich extracellular matrix (ECM) are known to play a role in these processes, though these changes are incompletely understood and characterized. An increased understanding of these events may one day allow early recognition and targeted therapy, leading to the reversibility of liver fibrosis as a future clinical outcome. In other tissues, proteoglycans including versican are key components of fibrotic ECM that modulates cellular functions. The ADAMTS enzymes are now known to cleave versican and other proteoglycans in a manner previously ascribed to the MMPs. This work focuses on the role of the hepatic stellate cell in synthesizing a proteoglycan rich fibroproliferative ECM in vitro and in vivo. We have investigated several candidate proteoglycans, including versican, along with several candidate ADAMTS enzymes, in two models of liver fibrosis. Using qPCR and confocal microscopy, we report a more thorough expression profile for these important ECM constituents than has previously been described. These findings underscore the need to better characterize the fibroproliferative liver ECM. Grant Funding Source : Northern Medical Program

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,663
Score d'incertitude au seuil0,207

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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