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Enregistrement W2991458880 · doi:10.1016/j.jmb.2019.11.016

Nucleic Acid Sensors and Programmed Cell Death

2019· review· en· W2991458880 sur OpenAlexfundno aff
Jonathan Maelfait, Layal Liverpool, Jan Rehwinkel

Notice bibliographique

RevueJournal of Molecular Biology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
Thématiqueinterferon and immune responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVlaamse regeringMedical Research Council CanadaWellcome Trust
Mots-clésNucleic acidPyroptosisAIM2Innate immune systemProgrammed cell deathNecroptosisBiologyRNADNACell biologyImmune systemBiochemistryApoptosisImmunologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nucleic acids derived from microorganisms are powerful triggers for innate immune responses. Proteins called RNA and DNA sensors detect foreign nucleic acids and, in mammalian cells, include RIG-I, cGAS, and AIM2. On binding to nucleic acids, these proteins initiate signaling cascades that activate host defense responses. An important aspect of this defense program is the production of cytokines such as type I interferons and IL-1β. Studies conducted over recent years have revealed that nucleic acid sensors also activate programmed cell death pathways as an innate immune response to infection. Indeed, RNA and DNA sensors induce apoptosis, pyroptosis, and necroptosis. Cell death via these pathways prevents replication of pathogens by eliminating the infected cell and additionally contributes to the release of cytokines and inflammatory mediators. Interestingly, recent evidence suggests that programmed cell death triggered by nucleic acid sensors plays an important role in a number of noninfectious pathologies. In addition to nonself DNA and RNA from microorganisms, nucleic acid sensors also recognize endogenous nucleic acids, for example when cells are damaged by genotoxic agents and in certain autoinflammatory diseases. This review article summarizes current knowledge on the links between nucleic acid sensing and cell death and explores important open questions for future studies in this area.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations82
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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