What Molecular Recognition Systems Do Mesenchymal Stem Cells/Medicinal Signaling Cells (MSC) Use to Facilitate Cell-Cell and Cell Matrix Interactions? A Review of Evidence and Options
Notice bibliographique
Résumé
Mesenchymal stem cells, also called medicinal signaling cells (MSC), have been studied regarding their potential to facilitate tissue repair for >30 years. Such cells, derived from multiple tissues and species, are capable of differentiation to a number of lineages (chondrocytes, adipocytes, bone cells). However, MSC are believed to be quite heterogeneous with regard to several characteristics, and the large number of studies performed thus far have met with limited or restricted success. Thus, there is more to understand about these cells, including the molecular recognition systems that are used by these cells to perform their functions, to enhance the realization of their potential to effect tissue repair. This perspective article reviews what is known regarding the recognition systems available to MSC, the possible systems that could be looked for, and alternatives to enhance their localization to specific injury sites and increase their subsequent facilitation of tissue repair. MSC are reported to express recognition molecules of the integrin family. However, there are a number of other recognition molecules that also could be involved such as lectins, inducible lectins, or even a MSC-specific family of molecules unique to these cells. Finally, it may be possible to engineer expression of recognition molecules on the surface of MSC to enhance their function in vivo artificially. Thus, improved understanding of recognition molecules on MSC could further their success in fostering tissue repair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».