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Enregistrement W2912905681 · doi:10.3389/fimmu.2019.00016

Cytokines and Soluble Receptors in Breast Milk as Enhancers of Oral Tolerance Development

2019· review· en· W2912905681 sur OpenAlexafffund
Bassel Dawod, Jean S. Marshall

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnhancerReceptorBreast milkChemistryBiologyCell biologyMedicineBiochemistryTranscription factorGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The postpartum period is an important window during which environmental factors can shape the life-long health of the infant. This time period often coincides with substantial milk consumption either in the form of breast milk or from cow's milk sources, such as infant formulas. Although breast milk is the most beneficial source of nutrients for infants during the first 6 months after birth, its role in regulating food allergy development, through regulation of oral tolerance, is still controversial. Breast milk contains several factors that can impact mucosal immune function, including immune cells, antibodies, microbiota, oligosaccharides, cytokines, and soluble receptors. However, there is considerable variation in the assessed levels of cytokines and soluble receptors between studies and across the lactation period. Most of these cytokines and soluble receptors are absent, or only found in limited quantities, in commercial baby formulas. Differences in content of these pluripotent factors, which impact on both the mother and the neonate, could contribute to the controversy surrounding the role of breast milk regulating oral tolerance. This review highlights current knowledge about the importance of cytokines and soluble receptors in breast milk on the development of oral tolerance and tolerance-relateddisorders. Understanding the mechanisms by which such milk components might promote oral tolerance could aid in the development of improved strategies for allergy prevention.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations115
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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