MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2914524806 · doi:10.1152/physrev.00012.2018

The Neutrophil’s Role During Health and Disease

2019· review· en· W2914524806 sur OpenAlexafffund
Pei Xiong Liew, Paul Kubes

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésInnate immune systemImmunologyNeutrophil extracellular trapsImmune systemAcquired immune systemAutoimmunityInflammationBiologyEffectorProinflammatory cytokineImmunityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutrophils have always been considered as uncomplicated front-line troopers of the innate immune system equipped with limited proinflammatory duties. Yet recently, the role of the neutrophil has been undergoing a rejuvenation of sorts. Neutrophils are now considered complex cells capable of a significant array of specialized functions, and as an effector of the innate immune response, they are able to regulate many processes such as acute injury and repair, cancer, autoimmunity, and chronic inflammatory processes. Furthermore, evidence exists to indicate that neutrophils also contribute to adaptive immunity by aiding the development of specific adaptive immune responses or guiding the subsequent adaptive immune response. With this revived interest in neutrophils and their many novel functions, it is prudent to review what is currently known about neutrophils and, even more importantly, understand what information is lacking. We discuss the essential features of the neutrophil, from its origins, lifespan, subsets, margination and sequestration of the neutrophil to the death of the neutrophil. We highlight neutrophil recruitment to both infected and injured tissues and outline differences in recruitment of neutrophils between different tissues. Finally, we examine how neutrophils use different mechanisms to either bolster protective immune responses or negatively cause pathological outcomes at different locations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations1 185
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePhysiological ReviewsMême sujetNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative MechanismsTravaux en français237 207