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Enregistrement W2331525531 · doi:10.1177/1073858414546000

Secretory Leukocyte Protease Inhibitor (SLPI)

2014· review· en· W2331525531 sur OpenAlexaff
Sari S. Hannila

Notice bibliographique

RevueThe Neuroscientist · 2014
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSignaling Pathways in Disease
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSLPINeuroprotectionProtease inhibitor (pharmacology)Central nervous systemImmunologyMicrogliaMultiple sclerosisBiologyMyelinPharmacologyInflammationNeuroscienceVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At first glance, secretory leukocyte protease inhibitor (SLPI) would appear to have little relevance to the central nervous system (CNS). This serine protease inhibitor is most commonly found in mucosal fluids such as saliva and is best known for its anti-inflammatory and antimicrobial properties. It has been shown to promote wound healing by reducing expression of pro-inflammatory cytokines, and it can also inhibit bacterial growth and block HIV infection of macrophages. In the past 10 years, however, several studies have reported that SLPI is strongly up-regulated in response to CNS injury and that exogenous administration of SLPI is neuroprotective. It has also been shown that SLPI can overcome inhibition by CNS myelin and promote axonal regeneration. In this review, we will discuss these studies, examine the molecular mechanisms underlying SLPI's effects, and consider SLPI's potential for therapeutic use in cerebral ischemia, spinal cord injury, and multiple sclerosis.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,281 · 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

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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