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Enregistrement W3207868524 · doi:10.3390/biom11111551

Hyaluronan Functions in Wound Repair That Are Captured to Fuel Breast Cancer Progression

2021· review· en· W3207868524 sur OpenAlexaff
Cornelia Tölg, Britney Jodi-Ann Messam, James B. McCarthy, Andrew C. Nelson, Eva A. Turley

Notice bibliographique

RevueBiomolecules · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProteoglycans and glycosaminoglycans research
Établissements canadiensWestern UniversityLawson Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD44Extracellular matrixWound healingCancer researchTumor microenvironmentTumor progressionInflammationFibrosisImmune systemBreast cancerCancerHyaluronic acidMedicineBiologyCell biologyImmunologyPathologyCellInternal medicineAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Signaling from an actively remodeling extracellular matrix (ECM) has emerged as a critical factor in regulating both the repair of tissue injuries and the progression of diseases such as metastatic cancer. Hyaluronan (HA) is a major component of the ECM that normally functions in tissue injury to sequentially promote then suppress inflammation and fibrosis, a duality in which is featured, and regulated in, wound repair. These essential response-to-injury functions of HA in the microenvironment are hijacked by tumor cells for invasion and avoidance of immune detection. In this review, we first discuss the numerous size-dependent functions of HA and emphasize the multifunctional nature of two of its receptors (CD44 and RHAMM) in regulating the signaling duality of HA in excisional wound healing. This is followed by a discussion of how HA metabolism is de-regulated in malignant progression and how targeting HA might be used to better manage breast cancer progression.

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
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0040,003

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 GPT0,376
Écart entre enseignants0,329 · 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

Citations37
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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