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Enregistrement W2141506792 · doi:10.1079/ahr2005107

Passive and active components of neonatal innate immune defenses

2005· review· en· W2141506792 sur OpenAlexafffund
Matthew A. Firth, Patricia E. Shewen, Douglas C. Hodgins

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2005
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research Council
Mots-clésInnate immune systemImmune systemNeuroscienceBiologyImmunologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innate immune defenses are crucial for survival in the first days and weeks of life. At birth, newborns are confronted with a vast array of potentially pathogenic microorganisms that were not encountered in utero. At this age, cellular components of the adaptive immune system are in a naive state and are slow to respond. Antibodies received from the dam are essential for defense, but represent a finite and dwindling resource. Innate components of the immune system detect pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) on microorganisms (and their products) by means of pattern-recognition receptors (PRRs). Soluble mediators of the innate system such as complement proteins, pentraxins, collectins, ficolins, defensins, lactoferrin, lysozyme etc. can bind to structures on pathogens, leading to agglutination, interference with receptor binding, opsonization, neutralization, direct membrane damage and recruitment of additional soluble and cellular elements through inflammation. Cell-associated receptors such as the Toll-like receptors (TLRs) can activate cells and coordinate responses (both innate and adaptive). In this paper, accumulated knowledge of the receptors, soluble and cellular elements that contribute to innate defenses of young animals is reviewed. Research interest in this area has been intermittent, and the literature varies in quantity and quality. It is hoped that documentation of the limitations of our knowledge base will lead to more extensive and enlightening studies.

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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,285
Tête enseignante GPT0,482
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations93
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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