Regulatory T-cell: Regulator of Host Defense in Infection
Notice bibliographique
Résumé
Based on diverse activities and production of several cytokines, T lymphocytes and T helper cells are divided into Th1, Th2, Th17 and regulatory T-cell (T regs) subsets based on diverse activities and production of several cytokines. Infectious agents can escape from host by modulation of immune responses as effector T-cells and Tregs. Thus, regulatory T-cells play a critical role in suppression of immune responses to infectious agents such as viruses, bacteria, parasites and fungi and as well as preserving immune homeostasis. However, regulatory T-cell responses can advantageous for the body by minimizing the tissue-damaging effects. The following subsets of regulatory T-cells have been recognized: natural regulatory Tcells, Th3, Tr1, CD8+ Treg, natural killer like Treg (NKTreg) cells. Among various markers of Treg cells, Forkhead family transcription factor (FOXP3) as an intracellular protein is used for discrimination between activated T reg cells and activated T-cells. FOXP3 has a central role in production, thymocyte differentiation and function of regulatory Tcells. Several mechanisms have been indicated in regulation of T reg cells. As, the suppression of T-cells via regulatory T-cells is either mediated by Cell-cell contact and Immunosuppressive cytokines (TGF-Beta, IL-10) mediated.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».