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Enregistrement W2915198159 · doi:10.1080/1744666x.2019.1584038

The molecular immunology of human susceptibility to fungal diseases: lessons from single gene defects of immunity

2019· review· en· W2915198159 sur OpenAlexaff
Donald C. Vinh

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Clinical Immunology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunodeficiency and Autoimmune Disorders
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunityImmunologyImmune systemAntifungalExpert opinionBiologyMedicineComputational biologyIntensive care medicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Fungal diseases are a threat to human health. Therapies targeting the fungus continue to lead to disappointing results. Strategies targeting the host response represent unexplored opportunities for innovative treatments. To do so rationally requires the identification and neat delineation of critical mechanistic pathways that underpin human antifungal immunity. The study of humans with single-gene defects of the immune system, i.e. inborn errors of immunity (IEIs), provides a foundation for these paradigms. Areas covered: A systematic literature search in PubMed, Scopus, and abstracts of international congresses was performed to review the history of genetic resistance/susceptibility to fungi and identify IEIs associated with fungal diseases. Immunologic mechanisms from relevant IEIs were integrated with current definitions and understandings of mycoses to establish a framework to map out critical immunobiological pathways of human antifungal immunity. Expert opinion: Specific immune responses non-redundantly govern susceptibility to their corresponding mycoses. Defining these molecular pathways will guide the development of host-directed immunotherapies that precisely target distinct fungal diseases. These findings will pave the way for novel strategies in the treatment of these devastating infections.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,005
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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