Molecular regulators of leucocyte chemotaxis during inflammation
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental feature of any immune response is the movement of leucocytes from one site in the body to another to provide effector functions. Therefore, elucidating the molecular mechanisms underlying the migration of leucocytes from the blood to tissues is critical to our understanding of immune function during inflammation. The classic steps of leucocyte trafficking involve leucocyte tethering and rolling on vessel walls of the vasculature, followed by firm adhesion to the endothelium. Recent evidence suggests that upon adhering, leucocytes crawl within the vessels before transmigrating across vessel walls and crawling into targeted tissues. The directed nature of the crawling events is orchestrated by a complex array of soluble factors and molecular regulators in combination with the local intravascular and extracellular environment. In fact, this process is known as chemotaxis and orientates cell movement in relation to the ligand gradient. Several signalling pathways have been proposed to be involved in this gradient-sensing and amplification process, but the best studied, discussed in detail here, is the phosphatidylinositol 3-kinase pathway. Substantial progress has been made in understanding how cells roll and adhere in blood vessels; however, how cells crawl in blood vessels, emigrate, and then crawl in tissues has received much less attention. Therefore, the focus of this review is to provide recent insights into molecular mechanisms and cellular processes that mediate leucocyte crawling in blood vessels and tissues during the inflammatory response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».