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Enregistrement W2500944829 · doi:10.3389/fimmu.2016.00291

Insights into Soluble Toll-Like Receptor 2 as a Downregulator of Virally Induced Inflammation

2016· review· en· W2500944829 sur OpenAlexaff
Bethany M. Henrick, Xiao-Dan Yao, Ameer Y. Taha, J. Bruce German, Kenneth L. Rosenthal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemPathogen-associated molecular patternBiologyToll-like receptorTLR2InflammationCell biologyPattern recognition receptorInnate immune systemAntigenReceptorImmunologySignal transductionAcquired immune systemGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to distinguish pathogens from self-antigens is one of the most important functions of the immune system. However, this simple self versus non-self assignment belies the complexity of the immune response to threats. Immune responses vary widely and appropriately according to a spectrum of threats and only recently have the mechanisms for controlling this highly textured process emerged. A primary mechanism by which this controlled decision-making process is achieved is via Toll-like receptor (TLR) signaling and the subsequent activation of the immune response coincident with the presence of pathogenic organisms or antigens, including lipid mediators. While immune activation is important, the appropriate regulation of such responses is also critical. Recent findings indicate a parallel pathway by which responses to both viral and bacterial infections is controlled via the secretion of soluble TLR2 (sTLR2). sTLR2 is able to bind a wide range of pathogen-associated molecular patterns (PAMPs) and danger-associated molecular patterns (DAMPs). sTLR2 has been detected in many bodily fluids and is thus ubiquitous in sites of pathogen appearance. Interestingly, growing evidence suggests that sTLR2 functions to sequester PAMPs and DAMPs to avoid immune activation via detection of cellular-expressed TLRs. This immune regulatory function would serve to reduce the expression of the molecules required for cellular entry, and the recruitment of target cells following infection with bacteria and viruses. This review provides an overview of sTLR2 and the research regarding the mechanisms of its immune regulatory properties. Furthermore, the role of this molecule in regulating immune activation in the context of HIV infection via sTLR2 in breast milk provides actionable insights into therapeutic targets across a variety of infectious and inflammatory states.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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