The role of microenvironment in the regenerative potential of neural stem cells after spinal cord injury
Notice bibliographique
Résumé
Spinal cord injury (SCI) results in permanent loss of myelin forming oligodendrocytes that significantly contribute to white matter degeneration. Despite the existence of multipotent neural precursor cells (NPCs) inside the spinal cord, replacement of oligodendrocytes is severely limited after SCI. Interestingly, NPCs mainly contribute to oligodendrocyte turnover in the normal spinal cord; however, in SCI activated NPCs predominantly differentiate into astrocytes and contribute to scar formation. To date, we have only a poor understanding of the extracellular events that modulate NPCs in their post‐SCI niche. After SCI, local microenvironment undergoes profound modifications that limit the regenerative capacities of NPCs. Optimizing the SCI microenvironment is therefore critical not only to promote NPCs cell replacement, but also to attenuate the otherwise non‐constructive effects of NPCs activation after SCI. We have recently identified several mechanisms that influence the behaviour of NPCs after SCI. Our data suggest a role for the matrix molecules chondroitin sulfate proteoglycans (CSPGs) in limiting the activation and differentiation of NPCs after SCI. We also show that the inadequate oligodendrocyte cell replacement in SCI may be attributed to the impaired expression of neureglulin‐1/ErbB signalling in the spinal cord. This talk will discuss our recent research findings in these areas
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».