Étude de l’influence des neurones sensoriels dans deux mécanismes de l’inflammation neurogène : l’angiogenèse et la réépithélialisation en condition glyquée
Bibliographic record
Abstract
L’inflammation neurogène est un processus inflammatoire induisant la libération de neuropeptides, en particulier la Substance P et le Calcitonin Gene-Related Peptide (CGRP), par les neurones sensoriels. Lors de ce processus, l’angiogenèse et la réépithélialisation, sont essentielles pour que l’inflammation diminue suite à une lésion. Dans le cadre de pathologies telle que le diabète, les patients sont souvent atteints de neuropathies en plus de souffrir d’une mauvaise guérison des plaies où l’angiogenèse est diminuée. Pour mieux comprendre ses phénomènes, deux modèles ont été reconstruits par génie tissulaire à partir d’éponge de collagène et de chitosane : l’un permettant de mimer un derme endothélialisé innervé reconstruit, et le second est un modèle permettant de suivre la réépithélialisation dans un modèle glyqué par du glyoxal, au cours du temps. À la vue de nos résultats, la Substance P semble être un neuropeptide jouant un rôle majeur dans l’angiogenèse et la réépithélialisation.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".