Essential growth factor receptors for fibroblast homeostasis and activation: Fibroblast Growth Factor Receptor (FGFR), Platelet Derived Growth Factor Receptor (PDGFR), and Transforming Growth Factor β Receptor (TGFβR)
Notice bibliographique
Résumé
Fibroblasts are cells of mesenchymal origin that are found throughout the body. While these cells have several functions, their integral roles include maintaining tissue architecture through the production of key extracellular matrix components, and participation in wound healing after injury. Fibroblasts are also key mediators in disease progression during fibrosis, cancer, and other inflammatory diseases. Under these perturbed states, fibroblasts can activate into inflammatory fibroblasts or contractile myofibroblasts. Fibroblasts require various growth factors and mitogenic molecules for survival, proliferation, and differentiation. While the activity of mitogenic growth factors on fibroblasts in vitro was characterized as early as the 1970s, the proliferation and differentiation effects of growth factors on these cells in vivo are unclear. Recent work exploring the heterogeneity of fibroblasts raises questions as to whether all fibroblast cell states exhibit the same growth factor requirements. Here, we will examine and review existing studies on the influence of fibroblast growth factor receptors (FGFRs), platelet-derived growth factor receptors (PDGFRs), and transforming growth factor β receptor (TGFβR) on fibroblast cell states.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,014 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».