MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2791220190 · doi:10.3390/ijms19020582

Lung Macrophage Phenotypes and Functional Responses: Role in the Pathogenesis of COPD

2018· review· en· W2791220190 sur OpenAlexaff
Kei Yamasaki, Stephan F. van Eeden

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Molecular Sciences · 2018
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDLungImmunologyPhenotypeImmune systemInnate immune systemMacrophageBiologyPhagocytosisAcquired immune systemPathogenesisMedicineIn vitroGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lung macrophages (LMs) are essential immune effector cells that are pivotal in both innate and adaptive immune responses to inhaled foreign matter. They either reside within the airways and lung tissues (from early life) or are derived from blood monocytes. Similar to macrophages in other organs and tissues, LMs have natural plasticity and can change phenotype and function depending largely on the microenvironment they reside in. Phenotype changes in lung tissue macrophages have been implicated in chronic inflammatory responses and disease progression of various chronic lung diseases, including Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD). LMs have a wide variety of functional properties that include phagocytosis (inorganic particulate matter and organic particles, such as viruses/bacteria/fungi), the processing of phagocytosed material, and the production of signaling mediators. Functioning as janitors of the airways, they also play a key role in removing dead and dying cells, as well as cell debris (efferocytic functions). We herein review changes in LM phenotypes during chronic lung disease, focusing on COPD, as well as changes in their functional properties as a result of such shifts. Targeting molecular pathways involved in LM phenotypic shifts could potentially allow for future targeted therapeutic interventions in several diseases, such as COPD.

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 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 enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations141
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Molecular SciencesMême sujetImmune cells in cancerTravaux en français237 207