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Enregistrement W2110726506 · doi:10.3390/cells2020330

Targeting Neutrophil Apoptosis for Enhancing the Resolution of Inflammation

2013· article· en· W2110726506 sur OpenAlexafffund
Driss El Kebir, János G. Filep

Notice bibliographique

RevueCells · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEfferocytosisInflammationApoptosisAnnexin A1Lipid signalingImmunologyBiologyCell biologyAnnexinMacrophageIn vitroBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resolution of acute inflammation is an active process that requires inhibition of further leukocyte recruitment and removal of leukocytes from inflamed sites. Emigrated neutrophils undergo apoptosis before being removed by scavenger macrophages. Recent studies using a variety of gene knockout, transgenic and pharmacological strategies in diverse models of inflammation established neutrophil apoptosis as a critical control point in resolving inflammation. Analysis of death mechanisms revealed distinct features in executing the death program in neutrophils, which can be exploited as targets for controlling the lifespan of neutrophils. Indeed, anti-inflammatory and pro-resolution lipid mediators derived from essential fatty acids, such as lipoxin A4 and resolvin E1, autacoids and proteins, such as annexin A1 and TRAIL, and cyclin-dependent kinase inhibitors, can enhance the resolution of inflammation through induction of neutrophil apoptosis and promoting their removal by efferocytosis. In this review, we discuss recent advances in understanding the molecular basis of these actions, highlighting the potential of therapeutic induction of neutrophil apoptosis for dampening neutrophil-mediated tissue injury and inflammation underlying a variety of diseases.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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
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

Citations87
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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