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Enregistrement W2037034230 · doi:10.1007/s13238-012-2933-5

To forge a solid immune recognition

2012· article· en· W2037034230 sur OpenAlexfundno aff
Yan Shi

Notice bibliographique

RevueProtein & Cell · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésInnate immune systemReceptorImmune systemPhagocytosisCell biologyMechanism (biology)BiologyPattern recognition receptorChemistryImmunologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phagocytosis and innate immune responses to solid structures are topics of interest and debate. Alum, monosodium urate, calcium pyrophosphate dehydrate, silica and by extension all solid entities draw varying degrees of attention from phagocytes, such as antigen presenting cells. For some, innocuous soluble metabolites turn into fierce irritants upon crystallization, pointing to divergent signaling mechanisms of a given substance in its soluble and solid states. Over the years, many mechanisms have been proposed, including phagocytic receptors, toll like receptors, and NACHT-LRRs (NLRs), as well as several other protein structure mediated recognition of the solids. Is there a more general mechanism for sensing solids? In this perspective, I present an alternative view on the topic that membrane lipids can engage solid surfaces, and the binding intensity leads to cellular activation. I argue from the stands of evolution and biological necessity, as well as the progression of our understanding of cellular membranes and phagocytosis. The effort is to invite debate of the topic from a less familiar yet equally thrilling viewing angle.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,013
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0080,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,008

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,273
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 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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