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Enregistrement W4414575133 · doi:10.1152/ajpcell.00082.2025

CFTR High Expresser BEST4 <sup>+</sup> cells are pH-sensing neuropod cells: new implications for intestinal physiology and cystic fibrosis disease

2025· article· en· W4414575133 sur OpenAlexaff
Diego Carlos dos Reis, Jason Jin, Anderson K. Santos, Parinaz K. Dastoor, Caroline Muiler, Eleanor Zagoren, Martin Donnelley, David Parsons, Patricia Cmielewski, Nicole Reyne, Alexandra McCarron, Zachary D. Smith, Kaelyn Sumigray, Nadia A. Ameen

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Cell Physiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensInstitute of Cancer Research
Organismes subventionnairesYale Liver CenterCystic Fibrosis ResearchNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesYale School of MedicineFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCystic fibrosisParacrine signallingJejunumCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorApical membraneSecretionBasal (medicine)Cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the first study to identify CFTR high-expresser cells in the rat small intestine as neuropod cells capable of sensing and responding to luminal pH, and confirms that Best4 + cells are CHEs in the proximal small intestine. This study also provides the first characterization of CFTR and relevant mRNA and proteins in CHEs in CF rat models that provide insights into the significance of CHEs to CF intestinal disease.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,275 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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