Uterine Wound Healing: A Complex Process Mediated by Proteins and Peptides

伤口愈合 肌层 碱性成纤维细胞生长因子 生长因子 结缔组织 成纤维细胞生长因子 人口 血管内皮生长因子 肿瘤坏死因子α 细胞生物学 免疫学 癌症研究 生物 医学 病理 内分泌学 内科学 子宫 血管内皮生长因子受体 受体 环境卫生
作者
Dario Domenico Lofrumento,Maria Antonietta Di Nardo,Massimo De Falco,Andrea Di Lieto
出处
期刊:Current Protein & Peptide Science [Bentham Science Publishers]
卷期号:18 (2): 125-128 被引量:29
标识
DOI:10.2174/1389203717666160322145939
摘要

Wound healing is the process by which a complex cascade of biochemical events is responsible of the repair the damage. In vivo, studies in humans and mice suggest that healing and post-healing heterogeneous behavior of the surgically wounded myometrium is both phenotype and genotype dependent. Uterine wound healing process involves many cells: endothelial cells, neutrophils, monocytes/macrophages, lymphocytes, fibroblasts, myometrial cells as well a stem cell population found in the myometrium, myoSP (side population of myometrial cells). Transforming growth factor beta (TGF-β) isoforms, connective tissue growth factor (CTGF), basic fibroblast growth factor (bFGF), platelet-derived growth factor (PDGF), vascular endothelial growth factor (VEGF), and tumor necrosis factor alpha (TNF-β) are involved in the wound healing mechanisms. The increased TGF- β1/β3 ratio reduces scarring and fibrosis. The CTGF altered expression may be a factor involved in the abnormal scars formation of low uterine segment after cesarean section and of the formation of uterine dehiscence. The lack of bFGF is involved in the reduction of collagen deposition in the wound site and thicker scabs. The altered expression of TNF-β, VEGF, and PDGF in human myometrial smooth muscle cells in case of uterine dehiscence, it is implicated in the uterine healing process. The over-and under-expressions of growth factors genes involved in uterine scarring process could represent patient's specific features, increasing the risk of cesarean scar complications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
8秒前
如初完成签到,获得积分10
8秒前
ES完成签到 ,获得积分10
11秒前
Duke发布了新的文献求助10
13秒前
打打应助Attention采纳,获得10
15秒前
从容的水壶完成签到 ,获得积分10
16秒前
梓里楠木完成签到 ,获得积分20
17秒前
朱成豪发布了新的文献求助10
18秒前
21秒前
21秒前
mm完成签到,获得积分10
22秒前
ii完成签到 ,获得积分10
23秒前
25秒前
Hello应助朱成豪采纳,获得10
27秒前
Attention发布了新的文献求助10
29秒前
东郭凝蝶完成签到 ,获得积分10
31秒前
莹yy完成签到 ,获得积分10
33秒前
伊叶之丘完成签到 ,获得积分10
34秒前
芒芒发paper完成签到 ,获得积分10
41秒前
47秒前
紫金之巅完成签到 ,获得积分10
50秒前
天将明完成签到 ,获得积分10
51秒前
52秒前
陈鹿华完成签到 ,获得积分10
57秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
58秒前
byron完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
wxyinhefeng完成签到 ,获得积分10
1分钟前
沉静香氛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Shoujiang完成签到 ,获得积分10
1分钟前
嘉嘉发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
Attention完成签到,获得积分10
1分钟前
唐禹嘉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
rita_sun1969完成签到,获得积分10
1分钟前
脑洞疼应助嘉嘉采纳,获得10
1分钟前
大猪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
天青色等烟雨完成签到 ,获得积分10
1分钟前
优雅的思枫完成签到,获得积分20
1分钟前
迈克老狼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
The Monocyte-to-HDL ratio (MHR) as a prognostic and diagnostic biomarker in Acute Ischemic Stroke: A systematic review with meta-analysis (P9-14.010) 240
Interpretability and Explainability in AI Using Python 200
SPECIAL FEATURES OF THE EXCHANGE INTERACTIONS IN ORTHOFERRITE-ORTHOCHROMITES 200
Null Objects from a Cross-Linguistic and Developmental Perspective 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3833913
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3376342
关于积分的说明 10492639
捐赠科研通 3095861
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1704748
邀请新用户注册赠送积分活动 820104
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 771859