Investigating the role of the immune cell response for successful spinal cord regeneration in the zebrafish model
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) is a life changing condition affecting individuals within Canada and worldwide with no effective treatment to date. A limitation in humans, like other mammals, is that they cannot repair the damaged central nervous system. By contrast, the zebrafish model has a remarkable ability to regenerate the brain and spinal cord after injury, due to populations of ependymoglia. Previous work has shown that for ependymoglia-driven neural regeneration to occur in zebrafish, immune cells are a key requirement. This opposes the immune response in mammals that demonstrates a prolonged pro-inflammatory phase that prevents recovery after SCI. How the activation of the zebrafish immune response results in successful spinal cord repair remains poorly characterized. In this study, we hypothesized that the inflammatory response following SCI in zebrafish is regulated by a longer anti-inflammatory response that is important for successful regeneration. By studying the spatiotemporal dynamics of immune cells post-SCI, we observed that overtime immune cells infiltrate into the injury site, correlating with a peak in proliferation of ependymoglia. Interestingly, analysis of pro- and anti-inflammatory cytokines from our initial qRT-PCR experiments suggest that anti-inflammatory cytokines remain stable across multiple time-points post-SCI in comparison to pro-inflammatory cytokines. These findings propose that in order for successful spinal cord regeneration to occur, a shorter pro-inflammatory response that is tightly controlled by anti-inflammatory cytokines is necessary.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle