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Enregistrement W2098814276 · doi:10.1111/j.1749-6632.2009.05127.x

Epitope specificity and significance in systemic autoimmune diseases

2010· review· en· W2098814276 sur OpenAlexaff
Michael Mähler, Marvin J. Fritzler

Notice bibliographique

RevueAnnals of the New York Academy of Sciences · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDr. Fooke Laboratorien
Mots-clésAutoantibodyAutoimmunityEpitopeImmunologyAutoimmune diseaseImmune systemComputational biologyBiologyAntigenMedicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmune diseases are characterized by self-reactive immune processes mediated by B and T cells. These disorders exhibit a spectrum of clinical features that range from local or organ specific to systemic diseases. Although a variety of putative mechanisms that trigger the loss of tolerance and thus the genesis of autoimmunity have been identified, for the most part the precise mechanisms remain elusive. Nevertheless, it is widely appreciated that autoantibodies are useful both in the diagnosis of autoimmune disorders and as molecular biological tools to study cellular processes in which the target antigens are involved. Several methods and technologies, including protein fragments, synthetic peptides, phage display, or structural analyses have been developed for the characterization of the specificity of the autoimmune reactions. The present review provides an overview of the autoantibody epitopes in systemic autoimmune diseases as they relate to the clinical relevance and applications of certain autoepitopes and the technologies that are used to classify and identify them.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,670

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,183
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations124
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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