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Enregistrement W2094352563 · doi:10.1182/blood-2003-09-3300

Contributions of β2-microglobulin–dependent molecules and lymphocytes to iron regulation: insights from HfeRag1-/- and β2mRag1-/- double knock-out mice

2003· article· en· W2094352563 sur OpenAlexfundno aff
Carlos J. Miranda, Hortence Makui, Nancy C. Andrews

Notice bibliographique

RevueBlood · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBeta-2 microglobulinHereditary hemochromatosisGene knockinBiologyPhenotypeKnockout mouseMajor histocompatibility complexHemochromatosisGeneHaploinsufficiencyGeneticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic causes of hereditary hemochromatosis (HH) include mutations in the HFE gene, coding for a beta2-microglobulin (beta2m)-associated major histocompatibility complex class I-like protein. However, iron accumulation in patients with HH can be highly variable. Previously, analysis of beta2mRag1(-/-) double-deficient mice, lacking all beta2m-dependent molecules and lymphocytes, demonstrated increased iron accumulation in the pancreas and heart compared with beta2m single knock-out mice. To evaluate whether the observed phenotype in beta2mRag1(-/-) mice was due solely to the absence of Hfe or to other beta2m-dependent molecules, we generated HfeRag1(-/-) double-deficient mice. Our studies revealed that introduction of Rag1 deficiency in Hfe knock-out mice leads to heightened iron overload, mainly in the liver, whereas the heart and pancreas are relatively spared compared with beta2mRag1(-/-) mice. These results suggest that other beta2m-interacting protein(s) may be involved in iron regulation and that in the absence of functional Hfe molecules lymphocyte numbers may influence iron overload severity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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