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Enregistrement W4380853807 · doi:10.1016/j.stemcr.2023.05.012

Glutamine boosts intestinal stem cell-mediated small intestinal epithelial development during early weaning: Involvement of WNT signaling

2023· article· en· W4380853807 sur OpenAlexaff
Junquan Tian, Yuying Li, Xuetai Bao, Fan Yang, Xiongzhuo Tang, Qian Jiang, Chengbo Yang, Yulong Yin, Yao Kang

Notice bibliographique

RevueStem Cell Reports · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDigestive system and related health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesTaishan Industry Leading TalentsChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésWnt signaling pathwayBiologyStem cellGlutamineCryptCell biologyWeaningIntestinal epitheliumIntestinal mucosaEpitheliumRegeneration (biology)Signal transductionInternal medicineEndocrinologyBiochemistryMedicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early weaning usually causes small intestine epithelial development abnormality, increasing the risk of gastrointestinal diseases. Glutamine (Gln), enriching in plasma and milk, is widely reported to benefit intestinal health. However, whether Gln affects intestinal stem cell (ISC) activity in response to early weaning is unclear. Here, both the early weaning mice and intestinal organoids were used to study the role of Gln in regulating ISC activities. Results showed that Gln ameliorated early weaning-induced epithelial atrophy and augmented the ISC-mediated epithelial regeneration. Gln deprivation disabled ISC-mediated epithelial regeneration and crypt fission in vitro. Mechanistically, Gln augmented WNT signaling in a dose-dependent manner to regulate ISC activity, while WNT signaling blockage abolished the effects of Gln on ISCs. Together, Gln accelerates stem cell-mediated intestinal epithelial development associated with the augmentation of WNT signaling, which provides novel insights into the mechanism by which Gln promotes intestinal health.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations20
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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