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Enregistrement W2503802701 · doi:10.3389/fimmu.2016.00292

Fungal Infection in the Brain: What We Learned from Intravital Imaging

2016· review· en· W2503802701 sur OpenAlexaff
Meiqing Shi, Christopher H. Mody

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Infections and Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésMeningoencephalitisImmune systemBiologyParenchymaBlood–brain barrierCryptococcus neoformansIntravital microscopyNaegleria fowleriImmunologyPathologyNeuroscienceCentral nervous systemMedicineMicrobiologyIn vivo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Approximately 1.2 billion people suffer from fungal diseases worldwide. Arguably, the most serious manifestation occurs when pathogenic fungi infect the brain, often causing fatal meningoencephalitis. For most fungi, infection occurs via the vascular route. The organism must first be arrested in the brain microvasculature and transmigrate into the brain parenchyma across the blood-brain barrier. As a result, host immune cells are recruited into the brain to contain the fungi. However, it remains poorly understood how fungi traffic to, and migrate into the brain and how immune cells interact with invading fungi in the brain. A new era of intravital fluorescence microscopy has begun to provide insights. We are able to employ this powerful approach to study dynamic interactions of disseminating fungi with brain endothelial cells as well as resident and recruited immune cells during the brain infection. In this review, with a focus on Cryptococcus neoformans, we will provide an overview of the application of intravital imaging in fungal infections in the brain, discuss recent findings and speculate on possible future research directions.

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 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 enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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