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Enregistrement W2592462728 · doi:10.3390/ijms18030496

Complex Roles of Microglial Cells in Ischemic Stroke Pathobiology: New Insights and Future Directions

2017· review· en· W2592462728 sur OpenAlexafffund
Revathy Guruswamy, Ayman ElAli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2017
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFaculté de Médecine, Université LavalUniversité Laval
Mots-clésMicrogliaNeuroinflammationNeuroscienceRegeneration (biology)Stroke (engine)Innate immune systemInflammationMedicineBiologyImmunologyImmune systemCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ischemic stroke constitutes the major cause of death and disability in the industrialized world. The interest in microglia arose from the evidence outlining the role of neuroinflammation in ischemic stroke pathobiology. Microglia constitute the powerhouse of innate immunity in the brain. Microglial cells are highly ramified, and use these ramifications as sentinels to detect changes in brain homeostasis. Once a danger signal is recognized, cells become activated and mount specialized responses that range from eliminating cell debris to secreting inflammatory signals and trophic factors. Originally, it was suggested that microglia play essentially a detrimental role in ischemic stroke. However, recent reports are providing evidence that the role of these cells is more complex than what was originally thought. Although these cells play detrimental role in the acute phase, they are required for tissue regeneration in the post-acute phases. This complex role of microglia in ischemic stroke pathobiology constitutes a major challenge for the development of efficient immunomodulatory therapies. This review aims at providing an overview regarding the role of resident microglia and peripherally recruited macrophages in ischemic pathobiology. Furthermore, the review will highlight future directions towards the development of novel fine-tuning immunomodulatory therapeutic interventions.

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 enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations160
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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