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Enregistrement W2904097792 · doi:10.1152/physrev.00065.2017

Innate Immune Signaling and Its Role in Metabolic and Cardiovascular Diseases

2018· review· en· W2904097792 sur OpenAlexaff
Meng Xu, Peter P. Liu, Hongliang Li

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnate immune systemBiologyImmune systemInnate lymphoid cellInflammationPattern recognition receptorImmunologyCCL18Toll-like receptorAcquired immune systemTranscription factorCell biologySignal transductionReceptorClassical complement pathwayGeneticsGeneComplement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The innate immune system is an evolutionarily conserved system that senses and defends against infection and irritation. Innate immune signaling is a complex cascade that quickly recognizes infectious threats through multiple germline-encoded cell surface or cytoplasmic receptors and transmits signals for the deployment of proper countermeasures through adaptors, kinases, and transcription factors, resulting in the production of cytokines. As the first response of the innate immune system to pathogenic signals, inflammatory responses must be rapid and specific to establish a physical barrier against the spread of infection and must subsequently be terminated once the pathogens have been cleared. Long-lasting and low-grade chronic inflammation is a distinguishing feature of type 2 diabetes and cardiovascular diseases, which are currently major public health problems. Cardiometabolic stress-induced inflammatory responses activate innate immune signaling, which directly contributes to the development of cardiometabolic diseases. Additionally, although the innate immune elements are highly conserved in higher-order jawed vertebrates, lower-grade jawless vertebrates lack several transcription factors and inflammatory cytokine genes downstream of the Toll-like receptors (TLRs) and retinoic acid-inducible gene-I (RIG-I)-like receptors (RLRs) pathways, suggesting that innate immune signaling components may additionally function in an immune-independent way. Notably, recent studies from our group and others have revealed that innate immune signaling can function as a vital regulator of cardiometabolic homeostasis independent of its immune function. Therefore, further investigation of innate immune signaling in cardiometabolic systems may facilitate the discovery of new strategies to manage the initiation and progression of cardiometabolic disorders, leading to better treatments for these diseases. In this review, we summarize the current progress in innate immune signaling studies and the regulatory function of innate immunity in cardiometabolic diseases. Notably, we highlight the immune-independent effects of innate immune signaling components on the development of cardiometabolic disorders.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations97
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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