Immune Regulation in Human Health and Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The immune system requires a homeostatic equilibrium among the mechanisms that assure self‐tolerance, those that control the capacity to mount life‐long immunity to pathogenic microbes and those that attenuate effector mechanisms from inducing immune pathology. There are multiple processes in place to ensure that healthy immune regulation and FOXP3 + T regulatory (Treg) cells are thought to be the major players. Treg cells exercise their regulatory role through various contact‐dependent and ‐independent mechanisms, and FOXP3 is the master regulator of their various functions such as inhibiting T effector (Teff) cell proliferation and inflammatory cytokine production. Various autoimmune diseases such as IPEX occur when Treg‐cell function or numbers are abrogated. Although there is evidence that supports the involvement of Treg cells in the development of autoimmune disease, there are inconsistencies in the literature owing to the lack of Treg‐cell‐specific markers. Key Concepts The immune system employs multiple tolerance mechanisms to maintain immune homeostasis. Multiple specialised regulatory cells exist, FOXP3+ T regulatory (Treg) cells being one of the major players in the maintenance of immune tolerance. FOXP3 is the master transcription factor of Treg cells, controlling Treg‐cell phenotype and suppressive functions. Autoimmune diseases such as IPEX arise when Treg cells are defective or lacking, which can be due to mutations at the Foxp3 gene locus. Multiple markers are currently being used to study the Treg‐cell population; however, these markers are not specific to Treg cells and therefore are the cause of inconsistencies in the literature on the topic of Treg‐cell function in health and disease. Disturbances in FOXP3+ Treg‐cell development, homeostasis and/or function are thought to occur in many autoimmune and chronic inflammatory diseases in humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».