IL-1 Receptor Deficiency Slows Progression to Diabetes in the NOD Mouse
Notice bibliographique
Résumé
Proinflammatory cytokines are believed to be important in pancreatic beta-cell destruction in the development of type 1 diabetes. They act by upregulation of genes including Fas and inducible nitric oxide synthase (iNOS), which have both been shown to lead to beta-cell death in vitro. We used mice deficient in the interleukin (IL)-1 receptor (IL-1R) to assess the contribution of IL-1 to different models of diabetes. IL-1R-deficient islets were protected from the damaging effects of tumor necrosis factor (TNF) and interferon (IFN)-gamma in vitro, and beta-cell expression of iNOS was reduced, suggesting that IL-1 mediates the induction of iNOS by TNF and IFN-gamma. IL-1 action was not required for induction of class I major histocompatibility complex or Fas by TNF and IFN-gamma. IL-1R-deficient nonobese diabetic (NOD) mice developed diabetes significantly slower than wild-type mice. IL-1R deficiency did not affect diabetes in 8.3 TCR transgenic NOD mice but prolonged the time to diabetes in BDC2.5 TCR transgenic NOD mice. We conclude that IL-1R deficiency slows progression to diabetes in NOD mice but on its own does not prevent diabetes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».