Toll-like receptor cascade and gene polymorphism in host–pathogen interaction in Lyme disease
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease (LD) risk occurs in North America and Europe where the tick vectors of the causal agent Borrelia burgdorferi sensu lato are found. It is associated with local and systemic manifestations, and has persistent posttreatment health complications in some individuals. The innate immune system likely plays a critical role in both host defense against B. burgdorferi and disease severity. Recognition of B. burgdorferi, activation of the innate immune system, production of proinflammatory cytokines, and modulation of the host adaptive responses are all initiated by Toll-like receptors (TLRs). A number of Borrelia outer-surface proteins (eg, OspA and OspB) are recognized by TLRs. Specifically, TLR1 and TLR2 were identified as the receptors most relevant to LD. Several functional single-nucleotide polymorphisms have been identified in TLR genes, and are associated with varying cytokines types and synthesis levels, altered pathogen recognition, and disruption of the downstream signaling cascade. These single-nucleotide polymorphism-related functional alterations are postulated to be linked to disease development and posttreatment persistent illness. Elucidating the role of TLRs in LD may facilitate a better understanding of disease pathogenesis and can provide an insight into novel therapeutic targets during active disease or postinfection and posttreatment stages.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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.
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 ».