Notice bibliographique
Résumé
Apoptosis, or programmed cell death, and the elimination of apoptotic cells are crucial factors in the maintenance of liver health Apoptosis allows hepatocytes to die without provoking a potentially harmful inflammatory response In contrast to necrosis, apoptosis is tightly controlled and regulated via several mechanisms, including Fas/Fas ligand interactions, the effects of cytokines such as tumor necrosis factor alpha (TNF-alpha) and transforming growth factor beta (TGF-beta), and the influence of pro- and antiapoptotic mitochondria-associated proteins of the B-cell lymphoma-2 (Bcl-2) family. Efficient elimination of apoptotic cells in the liver relies on Kupffer cells and endothelial cells and is thought to be regulated by the expression of certain cell surface receptors. Liver disease is often associated with enhanced hepatocyte apoptosis, which is the case in viral and autoimmune hepatitis, cholestatic diseases, and metabolic disorders. Disruption of apoptosis is responsible for other diseases, for example, hepatocellular carcinoma. Use and abuse of certain drugs, especially alcohol, chemotherapeutic agents, and acetaminophen, have been associated with increased apoptosis and liver damage. Apoptosis also plays a role in transplantation-associated liver damage, both in ischemia/reperfusion injury and graft rejection. The role of apoptosis in various liver diseases and the mechanisms by which apoptosis occurs in the liver may provide insight into these diseases and suggest possible treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».