B-cell receptor signaling studies in patients with lupus: preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
There is significant evidence from murine and human genomic studies that B-cell receptor (BCR) signaling abnormalities are potential factors in the pathogenesis of lupus. However, data on signaling deviations in lupus patients are scant. We have undertaken a project to comprehensively study BCR signaling deviations in lupus patients. Peripheral blood mononuclear cells will be isolated and frozen. B cells will be stimulated with F(ab')2 anti-IgM and anti-IgG. Using eight-parameter flow cytometry, we will determine signaling amplitude, as measured by phosphorylated ERK1/2, in IgG memory cells (CD20 IgG ), mature naïve (CD20 ,CD27 ,CD38 ), transitional (CD20 ,CD38 ,CD10 ), B1 (CD20 ,CD27 ) and IgM memory B cells (CD20 ,IgM ,CD27 ,CD86 ). We will measure pERK levels at baseline (time 0), 1 minute (early signal), 5 minutes (peak signal) and 15 minutes (late signal). We will establish normal parameters by studying BCR signaling in 100 nonautoimmune individuals. We will then determine the prevalence of low and high BCR signaling deviations in 100 lupus patients. Signaling deviations will be correlated with clinical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».