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Enregistrement W2556932605 · doi:10.1111/cei.12903

Immunopathogenesis of systemic lupus erythematosus and rheumatoid arthritis: the role of aberrant expression of non-coding RNAs in T cells

2016· review· en· W2556932605 sur OpenAlexaff
N-S Lai, Malcolm Koo, C-L Yu, Ming‐Chi Lu

Notice bibliographique

RevueClinical & Experimental Immunology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheumatoid arthritisImmunologyAutoimmunityAutoimmune diseaseMedicineImmune systemBiologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-coding RNAs (ncRNAs), including microRNAs (miRNAs) and long non-coding RNAs (lncRNAs), are RNA molecules that do not translate into protein. Both miRNAs and lncRNAs are known to regulate gene expression and to play an essential role in T cell differentiation and function. Both systemic lupus erythematosus (SLE), a prototypic systemic autoimmune disease, and rheumatoid arthritis (RA), a representative disease of inflammatory arthritis, are characterized by a complex dysfunction in the innate and adaptive immunity. T cells play a central role in cell-mediated immune response and multiple defects in T cells from patients with SLE and RA have been observed. Abnormality in T cell signalling, cytokine and chemokine production, T cell activation and apoptosis, T cell differentiation and DNA methylation that are associated closely with the aberrant expression of a number of miRNAs and lncRNAs have been implicated in the immunopathogenesis of SLE and RA. This review aims to provide an overview of the current state of research on the abnormal expression of miRNAs and lncRNAs in T cells and their roles in the immunopathogenesis of SLE and RA. In addition, by comparing the differences in aberrant expression of miRNAs and lncRNAs in T cells between patients with SLE and RA, controversial areas are highlighted that warrant further investigation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations44
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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