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Enregistrement W1997391314 · doi:10.1159/000232034

Characterization of Surface Receptors on Bovine Leukocytes

2009· article· en· W1997391314 sur OpenAlexafffund
Amarjit S. Grewal, Barry T. Rouse, Lorne A. Babiuk

Notice bibliographique

RevueInternational Archives of Allergy and Applied Immunology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCell Adhesion Molecules Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesIndigenous and Northern Affairs Canada
Mots-clésImmunologyReceptorBiologyChemistryMedicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Three bovine leukocyte populations--peripheral blood lymphocytes (PBL), mammary gland polymorphonuclear neutrophils (PMN) and macrophages (Mo)--were characterized with respect to five surface markers: surface immunoglobulin (SIg), sheep erythrocyte receptor, complement (C) receptor and Fc receptors for both IgG and IgM. The majority of PMN and Mo possessed C and Fc receptors for IgG, but lacked SIg and the erythrocyte receptor. The PMN, but not Mo, also expressed a Fc receptor for IgM. The PBL were heterogeneous with respect to their surface characteristics and evidence was presented for the following subtypes: (a) cells with the E receptor alone; (b) cells with E receptor plus the Fc(IgG) receptor; (c) cells with SIg plus the C receptor but minus the Fc(IgG) receptor; (d) lymphocytes with SIg plus the C receptor and the Fc(IgG) receptor, and (e) cells lacking E receptors and SIg but bearing Fc(IgG). It was assumed, but not proven, that some of these latter cells must also bear the C receptor. The significance of the various cell types in antiviral defense is briefly discussed.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations54
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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