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Enregistrement W4224287976 · doi:10.3390/jcdd9050122

Endocardial Regulation of Cardiac Development

2022· review· en· W4224287976 sur OpenAlexafffund
Lara Feulner, Patrick van Vliet, Michel Pucéat, Grégor Andelfinger

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCongenital heart defects research
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFondation LeducqHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésEndocardiumHeart developmentStem cellBiologyHypoplastic left heart syndromeNeuroscienceCardiac cellHeart diseaseCell biologyMedicineCardiologyEmbryonic stem cellGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The endocardium is a specialized form of endothelium that lines the inner side of the heart chambers and plays a crucial role in cardiac development. While comparatively less studied than other cardiac cell types, much progress has been made in understanding the regulation of and by the endocardium over the past two decades. In this review, we will summarize what is currently known regarding endocardial origin and development, the relationship between endocardium and other cardiac cell types, and the various lineages that endocardial cells derive from and contribute to. These processes are driven by key molecular mechanisms such as Notch and BMP signaling. These pathways in particular have been well studied, but other signaling pathways and mechanical cues also play important roles. Finally, we will touch on the contribution of stem cell modeling in combination with single cell sequencing and its potential translational impact for congenital heart defects such as bicuspid aortic valves and hypoplastic left heart syndrome. The detailed understanding of cellular and molecular processes in the endocardium will be vital to further develop representative stem cell-derived models for disease modeling and regenerative medicine in the future.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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