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Enregistrement W2070413696 · doi:10.3390/nu4060449

Dietary Zinc Deficiency in Rodents: Effects on T-Cell Development, Maturation and Phenotypes

2012· review· en· W2070413696 sur OpenAlexaff
Heather Blewett, Carla G. Taylor

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZinc deficiency (plant disorder)EndocrinologyCorticosteroneZincInternal medicineBiologyImmunodeficiencyWastingMalnutritionThymocyteImmunologyT cellImmune systemMedicineChemistryHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zinc deficiency is one of the leading risk factors for developing disease and yet we do not have a clear understanding of the mechanisms behind the increased susceptibility to infection. This review will examine the interrelationships among the hypothalamus-pituitary-adrenal stress axis, p56(lck), and T-cell maturation in both zinc deficiency and responses during zinc repletion. We will highlight differences between the adult mouse model (wasting malnutrition) and growing rat model (stunting malnutrition) of dietary zinc deficiency and discuss the use of various controls to separate out the effects of zinc deficiency from the associated malnutrition. Elevated serum corticosterone in both zinc deficient and pair-fed rats does not support the hypothesis that zinc deficiency per se leads to corticosterone-induced apoptosis and lymphopenia. In fact, the zinc deficient rat does not have lymphopenia. Thymocytes from zinc deficient mice and rats have elevated levels of p56(lck), a signalling protein with a zinc clasp structure, but this does not appear to affect thymocyte maturation. However, post-thymic T-cell maturation appears to be altered based on the lower proportion of splenic late thymic emigrants in zinc deficient rats. Fewer new T-cells in the periphery could adversely affect the T-cell repertoire and contribute to immunodeficiency in zinc deficiency.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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