RANK-L and RANK: T Cells, Bone Loss, and Mammalian Evolution
Notice bibliographique
Résumé
TNF and TNFR family proteins play important roles in the control of cell death, proliferation, autoimmunity, the function of immune cells, or the organogenesis of lymphoid organs. Recently, novel members of this large family have been identified that have critical functions in immunity and that couple lymphoid cells with other organ systems such as bone morphogenesis and mammary gland formation in pregnancy. The TNF-family molecule RANK-L (RANK-L, TRANCE, ODF) and its receptor RANK are key regulators of bone remodeling, and they are essential for the development and activation of osteoclasts. Intriguingly, RANK-L/RANK interactions also regulate T cell/dendritic cell communications, dendritic cell survival, and lymph node formation; T cell-derived RANK-L can mediate bone loss in arthritis and periodontal disease. Moreover, RANK-L and RANK are expressed in mammary gland epithelial cells, and they control the development of a lactating mammary gland during pregnancy and the propagation of mammalian species. Modulation of these systems provides us with a unique opportunity to design novel therapeutics to inhibit bone loss in arthritis, periodontal disease, and osteoporosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».