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Enregistrement W1595171673 · doi:10.3390/biology4030460

Sensors of Infection: Viral Nucleic Acid PRRs in Fish

2015· review· en· W1595171673 sur OpenAlexafffund
Sarah J. Poynter, Graeme J. Lisser, Andrea Monjo, Stephanie J. DeWitte‐Orr

Notice bibliographique

RevueBiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNucleic acidBiologyInnate immune systemPattern recognition receptorPathogen-associated molecular patternLytic cycleReceptorViral replicationVirologyVirusImmune systemCell biologyImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses produce nucleic acids during their replication, either during genomic replication or transcription. These nucleic acids are present in the cytoplasm or endosome of an infected cell, or in the extracellular space to be sensed by neighboring cells during lytic infections. Cells have mechanisms of sensing virus-generated nucleic acids; these nucleic acids act as flags to the cell, indicating an infection requiring defense mechanisms. The viral nucleic acids are called pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) and the sensors that bind them are called pattern recognition receptors (PRRs). This review article focuses on the most recent findings regarding nucleic acids PRRs in fish, including: Toll-like receptors (TLRs), RIG-I-like receptors (RLRs), cytoplasmic DNA sensors (CDSs) and class A scavenger receptors (SR-As). It also discusses what is currently known of the downstream signaling molecules for each PRR family and the resulting antiviral response, either type I interferons (IFNs) or pro-inflammatory cytokine production. The review highlights what is known but also defines what still requires elucidation in this economically important animal. Understanding innate immune systems to virus infections will aid in the development of better antiviral therapies and vaccines for the future.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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