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Enregistrement W2097833824 · doi:10.1007/s40121-014-0030-1

Hypoxia-Inducible Factor (HIF) as a Pharmacological Target for Prevention and Treatment of Infectious Diseases

2014· review· en· W2097833824 sur OpenAlexaff
Tamara Bhandari, Victor Nizet

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases and Therapy · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Hypoxia, and Metabolism
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNational Institute of General Medical SciencesU.S. Department of Defense
Mots-clésHypoxia-inducible factorsImmune systemMedicineDiseaseHypoxia (environmental)ImmunologyInnate immune systemInfectious disease (medical specialty)RegulatorAntibioticsIntensive care medicinePathogenDrug developmentBioinformaticsDrugBiologyPharmacologyMicrobiologyInternal medicineGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present era of ever-increasing antibiotic resistance and increasingly complex and immunosuppressed patient populations, physicians and scientists are seeking novel approaches to battle difficult infectious disease conditions. Development of a serious infection implies a failure of innate immune capabilities in the patient, and one may consider whether pharmacological strategies exist to correct and enhance innate immune cell function. Hypoxia-inducible factor-1 (HIF-1), the central regulator of the cellular response to hypoxic stress, has recently been recognized to control the activation state and key microbicidal functions of immune cells. HIF-1 boosting drugs are in clinical development for anemia and other indications, and could be repositioned as infectious disease therapeutics. With equal attention to opportunities and complexities, we review our current understanding of HIF-1 regulation of microbial host-pathogen interactions with an eye toward future drug development.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,315 · 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'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

Citations52
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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