Human Brain Microvessel Endothelial Cell and Leukocyte Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The recruitment of leukocytes from the blood into secondary lymphoid and peripheral organs is a key process in both leukocyte homeostasis and the initiation and maintenance of immune responses (1). Within the past decade, several important advances have been made in identifying factors involved both in normal leukocyte homing and recruitment to sites of inflammation. These studies have identified adhesion molecules as instrumental in tethering leukocytes to endothelial surfaces and potentiating subsequent adhesion and migration. In addition, soluble chemoattractant cytokines (known as chemokines) have been identified that can direct the site and often the composition of the inflammatory infiltrate, as well as proteinases, which dismantle the barrier that leukocytes are crossing (2). In several of these studies, in vivo models have been used to block the activity of specific molecules in order to determine the global outcome and the involvement of these molecules in secondary lymphoid organ trafficking or disease pathogenesis. Such models, however, become of limited use when trying to focus on relative contributions to specific events such as direct cell-cell interactions occurring at the onset of inflammatory cell extravasation. Because of the complicated nature and multitude of cells and factors present in in vivo systems, in vitro models have become a powerful and more simplistic way of analyzing events by allowing for better control of the environment. For this purpose, in vitro models employing endothelial monolayers have been instrumental in trying to characterize factors which influence vascular permeability and the sequence of events during leukocyte-endothelial adhesion and transmigration.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».