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Enregistrement W2099232930 · doi:10.2741/1456

B cell/antibody tolerance to our own antigens

2004· review· en· W2099232930 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFrontiers in bioscience · 2004
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunologyAntigenImmune systemBiologyAntibodyAutoimmunityB cellCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lymphoid system normally mounts damaging responses to infectious pathogens while avoiding equally damaging responses to self. A notable number of antibodies to self antigens are formed but normally remain at levels below the damaging threshold, only temporarily rising to damaging levels during protective responses against infectious nonself. Many mechanisms regulate the level of autoantibodies and anti-self B cells including deletion, anergy, ignorance for antigen, receptor editing, coinhibition, competition for resources to sustain B cell responses, and apoptotic denouement of damaging responses following the ejection or containment of foreign invaders. While infectious events may encourage immune responses to self antigens, infectious events tend also to strengthen regulatory mechanisms. When regulatory mechanisms do not function properly, abnormal damaging responses to self antigens may occur. While defects in a single regulatory mechanism may result in autoimmunity, this eventuality usually happens only on permissive genetic backgrounds; this indicates that weakness in other regulatory mechanisms may be necessary to result in the emergence of damaging responses to self antigens. The immune system and its regulatory mechanisms are not simple, as one would expect of a homoeostatic process that also has the ability to expand enormously when challenged and to contract rapidly when threats pass. These processes that avoid damaging anti-self B cells are much more complicated than that envisaged in standard two signal models. Simple signals through the B cell antigen-receptor probably encourage B cell survival and receptivity, while other signals (costimulatory or coinhibitory) promote B cell stimulation or non-stimulation/inactivation.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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