OMICS Approaches Evaluating Keloid and Hypertrophic Scars
Notice bibliographique
Résumé
Abnormal scar formation during wound healing can result in keloid and hypertrophic scars, which is a major global health challenge. Such abnormal scars can cause significant physiological pain and psychological distress and become a financial burden. Due to the biological complexity of scar formation, the pathogenesis of such scars and how to prevent them from forming remains elusive. In this review paper, we delve into the world of "omics" approaches to study abnormal scars and provide examples of genomics, transcriptomics, proteomics, epigenomics, and metabolomics. The benefits of "omics" approaches are that they allow for high-throughput studies and the analysis of 100s to 1000s of genes and proteins with the accumulation of large quantities of data. Currently in the field, there is a lack of "omics" review articles describing pathological scars. In this review, we summarize genome-wide linkage analysis, genome-wide association studies, and microarray data to name a few omics technologies. Such data can provide novel insights into different molecular pathways and identify novel factors which may not be captured through small-scale laboratory techniques.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».