MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2005403718 · doi:10.1351/pac-rep-08-04-02

Immunological effects of mercury (IUPAC Technical Report)

2009· article· en· W2005403718 sur OpenAlex
Michael Schwenk, Reinhild Klein, Douglas M. Templeton

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePure and Applied Chemistry · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMercury (programming language)ChemistryAutoimmune diseaseImmune systemAntibodyAutoantibodyFibrillarinImmunoglobulin EImmunologyBiochemistryRNABiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Various chemical species of mercury differ considerably with regard to their route of absorption and their distribution in the body, yet many of them and their metabolites exhibit high-affinity binding to sulfanyl groups of proteins. Among all metals, mercury appears to have the most diverse effects on the immune system. Depending on the animal species and experimental conditions, mercury compounds may cause immunosuppression or immunostimulation, autoimmune reactions, or hypersensitivity. Mercury-sensitive strains of rats and mice are often used as model organisms to study the time course and events in autoimmunity. Within about 14 days after onset of oral mercury(II) exposure, levels of immunoglobulins E and G (IgE and IgG) increase, including autoantibodies to biomolecules such as laminin and fibrillarin. Antigen-antibody complexes are formed and are the cause of subsequent autoimmune diseases of blood vessels and organs. Mercury may induce local mercury hypersensitivity in humans, but the evidence for a role of mercury in autoimmune disease of humans is at best weak. Models for the immune effects of mercury are presented on the basis of current knowledge.

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.

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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,564

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,240 · 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