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Enregistrement W2605549181 · doi:10.11159/icnb17.115

The Effect of Silver Nanoparticles on the Scavenger Receptor-Scara1on Microglia

2017· article· en· W2605549181 sur OpenAlexvenueno aff
Katarzyna Sikorska, Grądzka Iwona, Iwona Wasyk

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Recent Advances in Nanotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaScavenger receptorScavengerSilver nanoparticleNanoparticleChemistryNanotechnologyMaterials scienceMedicineBiochemistryImmunologyRadicalInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease is one of the most prevalent neurodegenerative diseases in the world. The neuropathological hallmark of Alzheimer's disease is extracellular deposit of amyloid- (A) in the brain. Microglial cells are able to remove of A aggregates by receptor-dependent endocytosis Nanotechnology is one of the fastest developing science discipline and nanoparticles (NPs), due to their strong absorption properties are widely used in industry, and also in medical diagnosis and treatment. It was documented that NPs can prevent the formation of A-aggregates whereby reducing their neurotoxicity and likely can impact on the A-uptake by microglia It is supposed that NPs can increase number of emerging phagocytosis bubbles and the A uptake due to the co-transport phenomenon, or in contrary reduce the number of lipid rafts available and therefore inhibit of A transport by some kind of competition. Moreover, by activating different paths to cell signaling, NPs can probably change the expression of the amyloid -receptors on microglia cell membranes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,559

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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