Thematic Review Series: Exosomes and Microvesicles: Lipids as Key Components of their Biogenesis and Functions Extracellular vesicles and their content in bioactive lipid mediators: more than a sack of microRNA
Notice bibliographique
Résumé
Extracellular vesicles (EVs), such as exosomes and microvesicles, are small membrane-bound vesicles released by cells under various conditions. In a multitude of physiological and pathological conditions, EVs contribute to intercellular communication by facilitating exchange of material between cells. Rapidly growing interest is aimed at better understanding EV function and their use as biomarkers. The vast EV cargo includes cytokines, growth factors, organelles, nucleic acids (messenger and micro RNA), and transcription factors. A large proportion of research dedicated to EVs is focused on their microRNA cargo; however, much less is known about other EV constituents, in particular, eicosanoids. These potent bioactive lipid mediators, derived from arachidonic acid, are shuttled in EVs along with the enzymes in charge of their synthesis. In the extracellular milieu, EVs also interact with secreted phospholipases to generate eicosanoids, which then regulate the transfer of cargo into a cellular recipient. Eicosanoids are useful as biomarkers and contribute to a variety of biological functions, including modulation of distal immune responses. Here, we review the reported roles of eicosanoids conveyed by EVs and describe their potential as biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».