Increased expression of TLR7 and TLR9 in alopecia areata
Notice bibliographique
Résumé
Alopecia areata (AA) is thought to be an autoimmune process. In other autoimmune diseases, the innate immune system and Toll-like receptors (TLRs) can play a significant role. Expression of TLR7, TLR9 and associated inducible genes was evaluated by quantitative PCR in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs) from 10 healthy individuals and 19 AA patients, categorized according to disease duration, activity and hair loss extent. Microdissected scalp biopsies from five patients and four controls were also assessed by quantitative PCR and immunohistology. TLR9 was significantly upregulated 2.37 fold in AA PBMCs. Notably, TLR9 was most significantly upregulated in patients with active AA, as shown by a positive hair pull test, compared to stable AA patients. In hair follicle bulbs from AA patients, IFNG and TLR7 exhibited statistically significant 3.85 and 2.70 fold increases in mRNA, respectively. Immunohistology revealed TLR7 present in lesional follicles, while TLR9 positive cells were primarily observed peri-bulbar to AA affected hair follicles. The increased expression of TLR7 and TLR9 suggest components of the innate immune system may be active in AA pathogenesis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».