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Enregistrement W4360949990 · doi:10.1038/s41536-023-00290-7

Neurotrophin signaling is a central mechanism of salivary dysfunction after irradiation that disrupts myoepithelial cells

2023· article· en· W4360949990 sur OpenAlexaff
Alejandro Chibly, Vaishali Patel, Marit H. Aure, Mary Pasquale, Robert J. Morell, Daniel Martin Izquierdo, Erich T. Boger, Gemma E. Martin, Mousa Ghannam, Julianne Andrade, Noah G. Denegre, Colleen Simpson, David P. Goldstein, Fei‐Fei Liu, Isabelle M.A. Lombaert, Matthew P. Hoffman

Notice bibliographique

Revuenpj Regenerative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNerve injury and regeneration
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesNational Institute of Dental and Craniofacial ResearchNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNHLBI Division of Intramural ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésDownregulation and upregulationCell biologyMyoepithelial cellNeurotrophinBiologySalivary glandRegeneration (biology)Nerve growth factorCancer researchReceptorNeuroscienceImmunologyImmunohistochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanisms that prevent regeneration of irradiated (IR) salivary glands remain elusive. Bulk RNAseq of IR versus non-IR human salivary glands showed that neurotrophin signaling is highly disrupted post-radiation. Neurotrophin receptors (NTRs) were significantly upregulated in myoepithelial cells (MECs) post-IR, and single cell RNAseq revealed that MECs pericytes, and duct cells are the main sources of neurotrophin ligands. Using two ex vivo models, we show that nerve growth factor (NGF) induces expression of MEC genes during development, and upregulation of NTRs in adult MECs is associated with stress-induced plasticity and morphological abnormalities in IR human glands. As MECs are epithelial progenitors after gland damage and are required for proper acinar cell contraction and secretion, we propose that MEC-specific upregulation of NTRs post-IR disrupts MEC differentiation and potentially impedes the ability of the gland to regenerate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,834

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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