Signaling for survival and apoptosis in the immune system.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Signal transduction induced by tumor necrosis factor (TNF) family members and their receptors has been an intensive area of research for several years. The major impact of these studies has been the delineation of apoptotic and cell survival signaling pathways. These discoveries, coupled with major advances in the study of mammalian apoptotic machinery, constitute a promising blueprint of the molecular network governing the fate of all living cells. In this review, we concentrate on the fate of cells in the immune system, where regulation of cell death and cell survival is a frequent and important exercise. A small imbalance in favor of either fate can result in disastrous pathological outcomes, such as cancer, autoimmunity or immune deficiency. It is an insurmountable task to discuss all molecules reported in the literature that are implicated in lymphocyte death or survival. We have therefore focused on discoveries made by mouse gene targeting, as these studies provide the most physiologically relevant information on each molecule. We begin with a description of signaling channels initiated by TNF receptor type 1 engagement, which can lead to either cell survival or to cell death. The point of bifurcation of this pathway and the decision-making molecules FADD, TRAF2 and RIP are discussed. We then follow apoptotic and survival pathways from upstream to downstream, describing many important players involved in signal transduction. Molecules important for NF-kappaB and JNK/stress-activated protein kinase activation such as IKKbeta, NEMO, MAP3K and TRAF6 are discussed, as is the impact of BAFF and its receptors on B-cell survival. Mouse mutants that have helped to define the mammalian apoptosis execution machinery, including animals lacking Apaf-1, caspase-3 and caspase-9, are also described. We conclude with a brief analysis of the potential therapeutic options arising from this body of work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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