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Enregistrement W1830880370 · doi:10.1111/sji.12339

<scp>CD</scp>21<sup>−/low</sup> B cells: A Snapshot of a Unique B Cell Subset in Health and Disease

2015· review· en· W1830880370 sur OpenAlexfundno aff
Katrin Thorarinsdottir, Alessandro Camponeschi, Inger Gjertsson, Inga‐Lill Mårtensson

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Immunology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSvenska LäkaresällskapetGöteborgs LäkaresällskapAmerican Liver FoundationAlberta Foundation for the ArtsSapienza Università di RomaOral and Maxillofacial Surgery FoundationSwedish Cancer Foundation
Mots-clésB cellImmunologyImmune systemAutoantibodyAntibodyBiologyB-1 cellMemory B cellNaive B cellAutoimmunityB-cell receptorCellT cellAntigen-presenting cellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

B cells represent one of the cellular components of the immune system that protects the individual from invading pathogens. In response to the invader, these cells differentiate into plasma cells and produce large amounts of antibodies that bind to and eliminate the pathogen. A hallmark of autoimmune diseases is the production of autoantibodies i.e. antibodies that recognize self. Those that are considered pathogenic can damage tissues and organs, either by direct binding or when deposited as immune complexes. For decades, B cells have been considered to play a major role in autoimmune diseases by antibody production. However, as pathogenic autoantibodies appear to derive mainly from T cell dependent responses, T cells have been the focus for many years. The successful treatment of patients with autoimmune diseases with either B cell depletion therapy (rituximab) or inhibition of B cell survival (belimumab), suggested that not only the autoantibodies but also other B cell features are important. This has caused a surge of interest in B cells and their biology resulting in the identification of various subsets e.g. regulatory B cells, several memory B cell subsets etc. Also, in other conditions such as chronic viral infections and primary immunodeficiency, several B cell subsets with unique characteristics have been identified. In this review, we will discuss one of these subsets, a subset that is expanded in conditions characterized by chronic immune stimulation. This B cell subset lacks, or expresses low, surface levels of the complement receptor 2 (CD21) and has therefore been termed CD21(-/low) B cells.

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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations84
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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