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Enregistrement W2918027232 · doi:10.3390/genes10030183

Progression of Cystic Fibrosis Lung Disease from Childhood to Adulthood: Neutrophils, Neutrophil Extracellular Trap (NET) Formation, and NET Degradation

2019· review· en· W2918027232 sur OpenAlexafffund
Meraj A. Khan, Ali Zubair, Neil Sweezey, Hartmut Grasemann, Nades Palaniyar

Notice bibliographique

RevueGenes · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueNeutrophil, Myeloperoxidase and Oxidative Mechanisms
Établissements canadiensSickKids FoundationUniversity of TorontoHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsCystic Fibrosis Canada
Mots-clésNeutrophil extracellular trapsCystic fibrosisImmunologyMucusLungInflammationCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorMedicineBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic defects in cystic fibrosis (CF) transmembrane conductance regulator (CFTR) gene cause CF. Infants with CFTR mutations show a peribronchial neutrophil infiltration prior to the establishment of infection in their lung. The inflammatory response progressively increases in children that include both upper and lower airways. Infectious and inflammatory response leads to an increase in mucus viscosity and mucus plugging of small and medium-size bronchioles. Eventually, neutrophils chronically infiltrate the airways with biofilm or chronic bacterial infection. Perpetual infection and airway inflammation destroy the lungs, which leads to increased morbidity and eventual mortality in most of the patients with CF. Studies have now established that neutrophil cytotoxins, extracellular DNA, and neutrophil extracellular traps (NETs) are associated with increased mucus clogging and lung injury in CF. In addition to opportunistic pathogens, various aspects of the CF airway milieux (e.g., airway pH, salt concentration, and neutrophil phenotypes) influence the NETotic capacity of neutrophils. CF airway milieu may promote the survival of neutrophils and eventual pro-inflammatory aberrant NETosis, rather than the anti-inflammatory apoptotic death in these cells. Degrading NETs helps to manage CF airway disease; since DNAse treatment release cytotoxins from the NETs, further improvements are needed to degrade NETs with maximal positive effects. Neutrophil-T cell interactions may be important in regulating viral infection-mediated pulmonary exacerbations in patients with bacterial infections. Therefore, clarifying the role of neutrophils and NETs in CF lung disease and identifying therapies that preserve the positive effects of neutrophils, while reducing the detrimental effects of NETs and cytotoxic components, are essential in achieving innovative therapeutic advances.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations114
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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