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Enregistrement W2105542546 · doi:10.3748/wjg.v20.i47.17699

Toll-like receptor signaling in colorectal cancer: Carcinogenesis to cancer therapy

2014· review· en· W2105542546 sur OpenAlexfundno aff
Tingting Li, Shuji Ogino, Zhi Rong Qian

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthGary Bennett Family Fund
Mots-clésTLR3Toll-like receptorInnate immune systemBiologySignal transductionInflammationCancer researchImmune systemCarcinogenesisTLR4CancerCell biologyImmunologyPattern recognition receptorTLR5

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Toll-like receptors (TLRs) are germ line encoded innate immune sensors that recognize conserved microbial structures and host alarmins, and signal expression of major histocompatibility complex proteins, costimulatory molecules, and inflammatory mediators by macrophages, neutrophils, dendritic cells, and other cell types. These protein receptors are characterized by their ability to respond to invading pathogens promptly by recognizing particular TLR ligands, including flagellin and lipopolysaccharide of bacteria, nucleic acids derived from viruses, and zymosan of fungi. There are 2 major TLR pathways; one is mediated by myeloid differentiation factor 88 (MYD88) adaptor proteins, and the other is independent of MYD88. The MYD88-dependent pathway involves early-phase activation of nuclear factor of kappa light polypeptide gene enhancer in B-cells 1 (NF-κB1) and all the TLRs, except TLR3, have been shown to activate this pathway. TLR3 and TLR4 act via MYD88-independent pathways with delayed activation of NF-κB signaling. TLRs play a vital role in activating immune responses. TLRs have been shown to mediate inflammatory responses and maintain epithelial barrier homeostasis, and are highly likely to be involved in the activation of a number of pathways following cancer therapy. Colorectal cancer (CRC) is one of the most common cancers, and accounts for almost half a million deaths annually worldwide. Inflammation is considered a risk factor for many common malignancies including cancers of the colorectum. The key molecules involved in inflammation-driven carcinogenesis include TLRs. As sensors of cell death and tissue remodeling, TLRs may have a universal role in cancer; stimulation of TLRs to activate the innate immune system has been a legitimate therapeutic strategy for some years. TLRs 3/4/7/8/9 are all validated targets for cancer therapy, and a number of companies are developing agonists and vaccine adjuvants. On the other hand, antagonists may favor inhibition of signaling responsible for autoimmune responses. In this paper, we review TLR signaling in CRC from carcinogenesis to cancer therapy.

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)0,001
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations149
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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