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Enregistrement W2312601304 · doi:10.1152/physrev.00009.2014

NOD-Like Receptors: Versatile Cytosolic Sentinels

2014· review· en· W2312601304 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reviews · 2014
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésBiologyReceptorPattern recognition receptorCell biologyInnate immune systemNodEffectorImmune receptorAcquired immune systemRhodopsin-like receptorsImmune systemGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleotide binding oligomerization domain (NOD)-like receptors are cytoplasmic pattern-recognition receptors that together with RIG-I-like receptor (retinoic acid-inducible gene 1), Toll-like receptor (TLR), and C-type lectin families make up the innate pathogen pattern recognition system. There are 22 members of NLRs in humans, 34 in mice, and even a larger number in some invertebrates like sea urchins, which contain more than 200 receptors. Although initially described to respond to intracellular pathogens, NLRs have been shown to play important roles in distinct biological processes ranging from regulation of antigen presentation, sensing metabolic changes in the cell, modulation of inflammation, embryo development, cell death, and differentiation of the adaptive immune response. The diversity among NLR receptors is derived from ligand specificity conferred by the leucine-rich repeats and an NH2-terminal effector domain that triggers the activation of different biological pathways. Here, we describe NLR genes associated with different biological processes and the molecular mechanisms underlying their function. Furthermore, we discuss mutations in NLR genes that have been associated with human 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,050

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,259 · 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