Nucleotide-Binding Oligomerization Domain-Like Receptors and Inflammasomes in the Pathogenesis of Non-Microbial Inflammation and Diseases
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.
Notice bibliographique
Résumé
The nucleotide-binding oligomerization domain (NOD)-like receptor (NLR) or nucleotide-binding domain leucine-rich repeat-containing family of genes plays an important role in the development of innate immune responses. Some family members are known to form multiprotein complexes known as inflammasomes that regulate the processing and secretion of proinflammatory mediators, such as interleukin-1β and interleukin-18. Activity of the inflammasome is triggered not only by microbial infection, but also by a wide range of both exogenous and endogenous noninfectious stimuli. Consequently, the dysregulation of inflammasome activity is associated with numerous proinflammatory, non-microbial human diseases. The discovery of NLRP3 gene mutations in autoinflammatory diseases such as Muckle-Wells syndrome has led to the association of NLRs in the pathogenesis of many non-microbial diseases that include arthritis, neurodegenerative disorders, metabolic disorders (obesity and diabetes), cardiovascular disease (atherosclerosis, myocardial infarction), inflammatory bowel disease, kidney disease and hypersensitivity dermatitis. A number of NLRs are also associated with human disease in the absence of inflammasome activity, suggesting additional roles for NLRs in the regulation of inflammation and disease. This review serves to provide a summary of NLR-associated diseases and, where possible, the mechanisms behind the associations.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle