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Enregistrement W4403510077 · doi:10.26508/lsa.202403052

Microglia are essential for tissue contraction in wound closure after brain injury in zebrafish larvae

2024· article· en· W4403510077 sur OpenAlexaff
François El-Daher, Stephen J. Enos, Louisa K. Drake, Daniel Wehner, Markus Westphal, Nicola J. Porter, Catherina G. Becker, Thomas Becker

Notice bibliographique

RevueLife Science Alliance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésZebrafishMicrogliaContraction (grammar)LarvaBrain tissueWound healingNeuroscienceAnatomyBiologyCell biologyInflammationEcologyEndocrinologyImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wound closure after brain injury is crucial for tissue restoration but remains poorly understood at the tissue level. We investigated this process using in vivo observations of larval zebrafish brain injury. Our findings show that wound closure occurs within the first 24 h through global tissue contraction, as evidenced by live-imaging and drug inhibition studies. Microglia accumulate at the wound site before closure, and computational models suggest that their physical traction could drive this process. Depleting microglia genetically or pharmacologically impairs tissue repair. At the cellular level, live imaging reveals centripetal deformation of astrocytic processes contacted by migrating microglia. Laser severing of these contacts causes rapid retraction of microglial processes and slower retraction of astrocytic processes, indicating tension. Disrupting the lcp1 gene, which encodes the F-actin-stabilising protein L-plastin, in microglia results in failed wound closure. These findings support a mechanical role of microglia in wound contraction and suggest that targeting microglial mechanics could offer new strategies for treating traumatic brain injury.

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)0,002
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,749

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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