Additional file 1 of Human endometrium-derived stem cell improves cardiac function after myocardial ischemic injury by enhancing angiogenesis and myocardial metabolism
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. Results from RNA-seq and Protein array. a Heatmap from RNA-seq representing expression levels for differentially expressed genes (DEGs) between hBMSCs and hEMSCs. Red: upregulation; Blue: downregulation. Expression intensity was based on R software analysis of gene expression levels. b Twenty categories with significant enrichment were screened for functional enrichment analysis of gene ontology (GO). Yellow line: Number of genes. Bars: Significance level. c Heatmap showing up- and down-regulation for DEGs in hBMSCs and hEMSCs related to angiogenesis. d Venn diagram and protein array analysis between hBMSCs and hEMSCs for DEGs. Black circle in Venn diagram represents DEGs related to angiogenesis between hEMSCs and hBMSCs by RNA-seq, while gray circle represents DEGs identified through protein arrays. The intersection of the two circles represents overlapping DEGs between RNA-seq and protein array for angiogenesis, where five angiogenesis-related factors were found, of which PGF and ANG4 were up-regulated in hBMSCs, while FLT-1, TEK (also known as TIE2), and FGF9 were upregulated in hEMSCs. FGF9: Fibroblast growth factor 9; FLT-1: Fms-like tyrosine kinase 1; PGF: Placental growth factor; ANG4: Angiopoietin 4. Table S1. Formulation of Differentiation Media. Table S2. Real-time qPCR primer sets.
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 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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,850 | 0,155 |
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 ».