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Enregistrement W1855748272 · doi:10.1186/1476-8518-4-1

Cellular metabolism as a basis for immune privilege

2006· article· en· W1855748272 sur OpenAlexaff
M. Karen Newell, Elizabeth Villalobos‐Menuey, Susan C. Schweitzer, Mary‐Ellen Harper, R. E. Camley

Notice bibliographique

RevueJournal of Immune Based Therapies and Vaccines · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemImmune privilegeLipid metabolismHormoneCellMetabolismOxidative phosphorylationImmunologyCell biologyMedicineBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We hypothesize that the energy strategy of a cell is a key factor for determining how, or if, the immune system interacts with that cell. Cells have a limited number of metabolic states, in part, depending on the type of fuels the cell consumes. Cellular fuels include glucose (carbohydrates), lipids (fats), and proteins. We propose that the cell's ability to switch to, and efficiently use, fat for fuel confers immune privilege. Additionally, because uncoupling proteins are involved in the fat burning process and reportedly in protection from free radicals, we hypothesize that uncoupling proteins play an important role in immune privilege. Thus, changes in metabolism (caused by oxidative stresses, fuel availability, age, hormones, radiation, or drugs) will dictate and initiate changes in immune recognition and in the nature of the immune response. This has profound implications for controlling the symptoms of autoimmune diseases, for preventing graft rejection, and for targeting tumor cells for destruction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,690
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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