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Enregistrement W2767583491 · doi:10.1155/2017/7215072

Contribution of<i>In Vivo</i>and Organotypic 3D Models to Understanding the Role of Macrophages and Neutrophils in the Pathogenesis of Psoriasis

2017· review· en· W2767583491 sur OpenAlexaff
Isabelle Lorthois, Daniel Asselineau, Nathalie Seyler, Roxane Pouliot

Notice bibliographique

RevueMediators of Inflammation · 2017
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriasisImmune systemInnate immune systemPathogenesisImmunologyCrosstalkBiologyInflammationIn vivoCell typeCell biologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psoriasis, a common chronic immune-mediated skin disease, is histologically characterized by a rapid keratinocyte turnover and differentiation defects. Key insights favor the idea that T cells are not the only key actors involved in the inflammatory process. Innate immune cells, more precisely neutrophils and macrophages, provide specific signals involved in the initiation and the maintenance of the pathogenesis. Current data from animal models and, to a lesser extent, three-dimensionalin vitromodels have confirmed the interest in leaning towards other immune cell types as a potential new cellular target for the treatment of the disease. Although these models do not mimic the complex phenotype nor all human features of psoriasis, their development is necessary and essential to better understand reciprocal interactions between skin cells and innate immune cells and to emphasize the crucial importance of the local lesional microenvironment. In this review, through the use ofin vivoand 3D organotypic models, we aim to shed light on the crosstalk between epithelial and immune components and to discuss the role of secreted inflammatory molecules in the development of this chronic skin disease.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations43
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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