MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3010535785 · doi:10.1101/2020.03.04.975706

Interrupting reactivation of immunological memory reprograms allergy and averts anaphylaxis

2020· preprint· en· W3010535785 sur OpenAlexafffund
Kelly Bruton, Paul Spill, Shabana Vohra, Owen Baribeau, Saba Manzoor, Siyon Gadkar, Malcolm Davidson, Tina D. Walker, Yosef Ellenbogen, Alexandra Florescu, Jianping Wen, Derek K. Chu, Susan Waserman, Rodrigo Jiménez‐Saiz, Slava Epelman, Clinton S. Robbins, Manel Jordana

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesFood Allergy Canada
Mots-clésImmunologyImmunoglobulin EAnaphylaxisAllergyImmune systemPeanut allergyMechanism (biology)BiologyAntigenTranscriptomeMedicineAntibodyGeneGene expressionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract IgE production against innocuous antigens can lead to life-threatening reactions such as anaphylaxis. While IgE levels drastically decline with strict allergen avoidance, the ability to regenerate IgE can persist for a lifetime, as is the case for peanut allergy. The mechanism by which IgE regenerates remains unresolved. A novel culture system and application of single-cell RNA-sequencing, elucidated the transcriptomic signature of human peanut-reactive B and T cells and revealed IL-4/IL-13 as a signaling pathway critical for the IgE recall response. Indeed, interruption of this pathway not only prevented IgE production and anaphylaxis, but also reprogrammed the pathogenic response against peanut. This investigation advances our understanding of the mechanism that regenerates IgE in food allergy and spotlights IL-4/IL-13 blockade as a therapeutic with disease-transforming potential. One Sentence Summary Single-cell transcriptomics of allergic memory responses reveals how to teach the immune system to forget.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetImmune Cell Function and Interaction→Travaux en français237 207→