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Enregistrement W2010411786 · doi:10.1111/cei.12532

7<sup>th</sup>International Immunoglobulin Conference: Mechanisms of Action

2014· article· en· W2010411786 sur OpenAlexaff
Milan Bašta, Donald R. Branch

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Immunology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensCanadian Blood ServicesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyImmunologyReceptorFragment crystallizable regionImmunoglobulin Fc FragmentsGlycosylationImmunoglobulin GEffectorNeonatal Fc receptorComplement systemFc receptorMechanism of actionBiologyMedicineGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of action by which therapeutic administration of intravenous immunoglobulin (IVIg) is able to provide a beneficial effect in autoimmune and inflammatory diseases is not yet fully understood, but current research is providing some answers. Signalling via receptors that interact with immunoglobulin (Ig) is crucial, and genetic polymorphisms of the Fc receptors have clear links to disease and also appear to influence the outcome of IVIg treatment. Glycosylation of the IgG, Fc- or Fab-fragments has a role in enhancing or blocking the pro- and anti-inflammatory effector functions. In addition, and independently of Fc receptors and glycosylation, Fc fragment and the constant domain of the Fab fragment contain binding sites for activated complement fragments that mediate complement-scavenging based immunomodulation. Although IgG Fc sialylation may not be critical for IVIg activity, research in some diseases suggests that it is associated with improved clinical outcomes. Therefore, further investigation of how IgG and IgA receptor expression and regulation affects the outcome of IVIg treatment may further clarify the mechanisms behind IVIg, and provide valuable guidance for future treatment paradigms.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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