Transducing signals from antigen receptors to nuclear factor κB
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
Signaling leading to the survival or apoptosis of immune system cells must be balanced to ensure the normal mounting and extinguishing of immune responses. One of the essential regulators of immune cell survival is the transcription factor nuclear factor kappaB (NF-kappaB). NF-kappaB is critical for the activation of T and B lymphocytes and is a central coordinator of innate and adaptive immunity. Pathogen recognition, whether mediated via the Toll-like receptors or via the antigen-specific T- and B-cell receptors, initiates the activation of distinct signal transduction pathways that activate NF-kappaB. Activation of NF-kappaB by these pathways is necessary for lymphocyte activation, expansion, and effector function in response to infection. In addition, recent work has shown that the aberrant activation of NF-kappaB by these pathways can contribute to the development of autoimmunity, chronic inflammation, or lymphoid malignancy. There is thus an urgent need to understand the exact molecular details of these signal transduction cascades so that we may develop novel therapeutics. This article will review the specific signal transduction pathways that mediate NF-kappaB activation in response to antigen receptor ligation in T and B lymphocytes. These newly defined pathways, which are essential for adaptive immune responses, are built around the key adapter protein, Bcl-10. Bcl-10 is known to participate in chromosomal translocations in human mucosa-associated lymphoid tissue lymphomas.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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