MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2061166902 · doi:10.2174/138920209788920967

Anti-Apoptotic Genes in the Survival of Monocytic Cells During Infection

2009· article· en· W2061166902 sur OpenAlexafffund
Aurelia Busca, Mansi Saxena, Marko Kryworuchko, Ashok Kumar

Notice bibliographique

RevueCurrent Genomics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePhagocytosis and Immune Regulation
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesOntario HIV Treatment Network
Mots-clésBiologyApoptosisCell biologyCaspaseInnate immune systemProteasesIntrinsic apoptosisProgrammed cell deathEfferocytosisImmune systemAcquired immune systemMulticellular organismMacrophageGeneImmunologyGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrophages are cells of the immune system that protect organisms against invading pathogens by fulfilling critical roles in innate and adaptive immunity and inflammation. They originate from circulating monocytes and show a high degree of heterogeneity, which reflects the specialization of function given by different anatomical locations. Differentiation of monocytes towards a macrophage phenotype is also accompanied by an increase of resistance against various apoptotic stimuli, a required characteristic that allows macrophages to accomplish their function in a stressful environment.Apoptosis, a form of programmed cell death, is a tightly regulated process, needed to maintain homeostasis by balancing proliferation with cellular demise. Caspases, a family of cysteine proteases that are highly conserved in multicellular organisms, function as central regulators of apoptosis. FLIP (FLICE-inhibitory protein), anti-apoptotic members of the Bcl2 family and inhibitors of apoptosis (IAP) are the main three groups of anti-apoptotic genes that counteract caspase activation through both the extrinsic and intrinsic apoptotic pathways.Modulation of the apoptotic machinery during viral and bacterial infections, as well as in various malignancies, is a wellestablished mechanism that promotes the survival of affected cells. The involvement of anti-apoptotic genes in the survival of monocytes/macrophages, either physiological or pathological, will be described in this review. How viral and bacterial infections that target cells of the monocytic lineage affect the expression of anti-apoptotic genes is important in understanding the pathological mechanisms that lead to manifested disease. The latest therapeutic approaches that target anti-apoptotic genes will also be discussed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations75
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent GenomicsMême sujetPhagocytosis and Immune RegulationTravaux en français237 207