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Enregistrement W2000323986 · doi:10.1182/blood-2009-10-249540

Toll-like receptor–induced changes in glycolytic metabolism regulate dendritic cell activation

2010· article· en· W2000323986 sur OpenAlexafffund
Connie M. Krawczyk, Thomas Holowka, Jie Sun, Julianna Blagih, Eyal Amiel, Ralph J. DeBerardinis, Justin R. Cross, Euihye Jung, Craig B. Thompson, Russell G. Jones, Edward J. Pearce

Notice bibliographique

RevueBlood · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthCancer Research Institute
Mots-clésCell biologySignal transductionBiologyAMPKInflammationGlycolysisDendritic cellReceptorImmune systemCytokineKinaseProtein kinase AMetabolismImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dendritic cells (DCs) are key regulators of innate and acquired immunity. The maturation of DCs is directed by signal transduction events downstream of toll-like receptors (TLRs) and other pattern recognition receptors. Here, we demonstrate that, in mouse DCs, TLR agonists stimulate a profound metabolic transition to aerobic glycolysis, similar to the Warburg metabolism displayed by cancer cells. This metabolic switch depends on the phosphatidyl inositol 3'-kinase/Akt pathway, is antagonized by the adenosine monophosphate (AMP)-activated protein kinase (AMPK), and is required for DC maturation. The metabolic switch induced by DC activation is antagonized by the antiinflammatory cytokine interleukin-10. Our data pinpoint TLR-mediated metabolic conversion as essential for DC maturation and function and reveal it as a potential target for intervention in the control of excessive inflammation and inappropriately regulated immune responses.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations1 232
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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