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Enregistrement W4308579437 · doi:10.3390/ijms232113566

Unleashing Intrinsic Growth Pathways in Regenerating Peripheral Neurons

2022· review· en· W4308579437 sur OpenAlexafffund
Trevor Poitras, Douglas W. Zochodne

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensWomen and Children’s Health Research InstituteUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAxonNeuroscienceRegeneration (biology)BiologyNeurotrophinNerve growth factorBystander effectPeripheral nerve injuryCell biologyImmunologyReceptorGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Common mechanisms of peripheral axon regeneration are recruited following diverse forms of damage to peripheral nerve axons. Whether the injury is traumatic or disease related neuropathy, reconnection of axons to their targets is required to restore function. Supporting peripheral axon regrowth, while not yet available in clinics, might be accomplished from several directions focusing on one or more of the complex stages of regrowth. Direct axon support, with follow on participation of supporting Schwann cells is one approach, emphasized in this review. However alternative approaches might include direct support of Schwann cells that instruct axons to regrow, manipulation of the inflammatory milieu to prevent ongoing bystander axon damage, or use of inflammatory cytokines as growth factors. Axons may be supported by a growing list of growth factors, extending well beyond the classical neurotrophin family. The understanding of growth factor roles continues to expand but their impact experimentally and in humans has faced serious limitations. The downstream signaling pathways that impact neuron growth have been exploited less frequently in regeneration models and rarely in human work, despite their promise and potency. Here we review the major regenerative signaling cascades that are known to influence adult peripheral axon regeneration. Within these pathways there are major checkpoints or roadblocks that normally check unwanted growth, but are an impediment to robust growth after injury. Several molecular roadblocks, overlapping with tumour suppressor systems in oncology, operate at the level of the perikarya. They have impacts on overall neuron plasticity and growth. A second approach targets proteins that largely operate at growth cones. Addressing both sites might offer synergistic benefits to regrowing neurons. This review emphasizes intrinsic aspects of adult peripheral axon regeneration, emphasizing several molecular barriers to regrowth that have been studied in our laboratory.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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