Lessons on autoimmune diabetes from animal models
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
T1DM (Type I diabetes mellitus) results from selective destruction of the insulin-producing beta-cells of the pancreas by the immune system, and is characterized by hyperglycaemia and vascular complications arising from suboptimal control of blood glucose levels. The discovery of animal models of T1DM in the late 1970s and early 1980s, particularly the NOD (non-obese diabetic) mouse and the BB (BioBreeding) diabetes-prone rat, had a fundamental impact on our ability to understand the genetics, aetiology and pathogenesis of this disease. NOD and BB diabetes-prone rats spontaneously develop a form of diabetes that closely resembles the human counterpart. Early studies of these animals quickly led to the realization that T1DM is caused by autoreactive T-lymphocytes and revealed that the development of T1DM is controlled by numerous polymorphic genetic elements that are scattered throughout the genome. The development of transgenic and gene-targeting technologies during the 1980s allowed the generation of models of T1DM of reduced genetic and pathogenic complexity, and a more detailed understanding of the immunogenetics of T1DM. In this review, we summarize the contribution of studies in animal models of T1DM to our current understanding of four fundamental aspects of T1DM: (i) the nature of genetic elements affording T1DM susceptibility or resistance; (ii) the mechanisms underlying the development and recruitment of pathogenic autoreactive T-cells; (iii) the identity of islet antigens that contribute to the initiation and/or progression of islet inflammation and beta-cell destruction; and (iv) the design of avenues for therapeutic intervention that are rooted in the knowledge gained from studies of animal models. Development of new animal models will ensure continued progress in these four areas.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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