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Enregistrement W7024313345

Rhamm-/- mice are defective in skin wound repair due to aberrant ERK1,2 signaling in \nfibroblast migration

2006· article· en· W7024313345 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsBiological and Environmental ResearchCanadian Institutes of Health ResearchBreast Cancer Society of CanadaU.S. Department of EnergyU.S. Department of Defense
Mots-clésWound healingSignal transductionImmune systemFibroblastTissue repairDiseaseInflammationCell migration
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rhamm is a hyaluronan (HA) binding protein with limited expression in normal tissues and high expression in advanced cancers.Here we show that genetic deletion of Rhamm results in defective wound granulation tissue formation/resolution. Rhamm-/-(Rh-/-) fibroblasts migrate more slowly than Wt and fail to resurface >3mm scratch wounds or invade HA-supplemented ECM gels.This defect appears to result from impaired CD44/ERK signaling that results in reduced motility speed.In Rhamm-expressing fibroblasts, Rhamm, CD44 and ERK1,2 form complexes and both Rhamm and CD44 are necessary for maximal activation of these MAP kinases and maximal motility speed.Rhamm is required to promote cell surface display of CD44 and CD44/ERK1,2 co-localization since Rh-/-fibroblasts exhibit reduced surface CD44, reduced ERK/CD44 co-association and aberrant activation/subcellular targeting of ERK1,2.Signaling defects and impaired motility are rescued by either expression of mutant active MEK1 or restoration of cell surface Rhamm (CD168).These results identify Rhamm as an essential regulator of CD44/ERK1,2 motogenic-signaling required for wound repair.

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)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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