Calcium signaling as an integrator and decoder of niche factors to control somatic stem cell quiescence and activation
Notice bibliographique
Résumé
Somatic stem cells (SSCs) play a major role in tissue homeostasis and respond to a panoply of micro‐environmental cues by adjusting their quiescence and activation profiles. How these cells integrate and decode multiple niche signals remains elusive. In recent years, Ca 2+ signaling has emerged as one of the key intracellular pathways that allow stem cells to dynamically adjust their fate and either to remain quiescent for future needs or to become activated to generate new progeny. Interestingly, not only distinct Ca 2+ signatures are associated with the quiescence and activation states of stem cells, but also various extracellular cues impinge on Ca 2+ pathways to dynamically regulate the responses of stem cells to different niche signals. This Viewpoint article deals with how Ca 2+ signaling may be used to decode and integrate different niche factors and how Ca 2+ fluctuations of distinct amplitudes, frequencies, and overall intracellular levels may trigger the differential gene transcription program. Knowledge about mechanisms that allow SSCs to translate the complexity of extracellular niche signaling into intrinsic states of cell quiescence and activation is crucial for understanding life‐long tissue homeostasis and regeneration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».