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Enregistrement W3197421733 · doi:10.3389/fphys.2021.734215

The Mechanobiology of Endothelial-to-Mesenchymal Transition in Cardiovascular Disease

2021· review· en· W3197421733 sur OpenAlexaff
Shahrin Islam, Kristina I. Boström, Dino Di Carlo, Craig A. Simmons, Yin Tintut, Yucheng Yao, Jeffrey J. Hsu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute on AgingNational Institutes of HealthNational Institute of Neurological Disorders and StrokeAmerican Heart Association
Mots-clésMechanobiologyMechanotransductionMesenchymal stem cellEndotheliumEndothelial dysfunctionCell biologyContext (archaeology)DiseaseEndothelial stem cellNeuroscienceHomeostasisMedicineBiologyIn vitroPathologyCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endothelial cells (ECs) lining the cardiovascular system are subjected to a highly dynamic microenvironment resulting from pulsatile pressure and circulating blood flow. Endothelial cells are remarkably sensitive to these forces, which are transduced to activate signaling pathways to maintain endothelial homeostasis and respond to changes in the environment. Aberrations in these biomechanical stresses, however, can trigger changes in endothelial cell phenotype and function. One process involved in this cellular plasticity is endothelial-to-mesenchymal transition (EndMT). As a result of EndMT, ECs lose cell-cell adhesion, alter their cytoskeletal organization, and gain increased migratory and invasive capabilities. EndMT has long been known to occur during cardiovascular development, but there is now a growing body of evidence also implicating it in many cardiovascular diseases (CVD), often associated with alterations in the cellular mechanical environment. In this review, we highlight the emerging role of shear stress, cyclic strain, matrix stiffness, and composition associated with EndMT in CVD. We first provide an overview of EndMT and context for how ECs sense, transduce, and respond to certain mechanical stimuli. We then describe the biomechanical features of EndMT and the role of mechanically driven EndMT in CVD. Finally, we indicate areas of open investigation to further elucidate the complexity of EndMT in the cardiovascular system. Understanding the mechanistic underpinnings of the mechanobiology of EndMT in CVD can provide insight into new opportunities for identification of novel diagnostic markers and therapeutic interventions.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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