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Enregistrement W2130307536 · doi:10.1152/ajpendo.00553.2012

Cross-talk between skeletal muscle and immune cells: muscle-derived mediators and metabolic implications

2013· review· en· W2130307536 sur OpenAlexafffund
Nicolas J. Pillon, Philip J. Bilan, Lisbeth N. Fink, Amira Klip

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Physiology-Endocrinology and Metabolism · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSkeletal muscleInflammationMyokineInsulin resistanceParacrine signallingImmune systemBiologyMyocyteAutocrine signallingMacrophageEndocrinologyInternal medicineImmunologyInsulinCell biologyMedicineIn vitroReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscles contain resident immune cell populations and their abundance and type is altered in inflammatory myopathies, endotoxemia or different types of muscle injury/insult. Within tissues, monocytes differentiate into macrophages and polarize to acquire pro- or anti-inflammatory phenotypes. Skeletal muscle macrophages play a fundamental role in repair and pathogen clearance. These events require a precisely regulated cross-talk between myofibers and immune cells, involving paracrine/autocrine and contact interactions. Skeletal muscle also undergoes continuous repair as a result of contractile activity that involves participation of myokines and anti-inflammatory input. Finally, skeletal muscle is the major site of dietary glucose disposal; therefore, muscle insulin resistance is essential to the development of whole body insulin resistance. Notably, muscle inflammation is emerging as a potential contributor to insulin resistance. Recent reports show that inflammatory macrophage numbers within muscle are elevated during obesity and that muscle cells in vitro can mount autonomous inflammatory responses under metabolic challenge. Here, we review the nature of skeletal muscle inflammation associated with muscle exercise, damage, and regeneration, endotoxin presence, and myopathies, as well as the new evidence of local inflammation arising with obesity that potentially contributes to insulin resistance.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,307 · 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

Citations293
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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