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Enregistrement W3014696353 · doi:10.1038/s41598-020-62735-z

Distinct inactivated bacterial-based immune modulators vary in their therapeutic efficacies for treating disease based on the organ site of pathology

2020· article· en· W3014696353 sur OpenAlexaff
Shirin Kalyan, Mark Bazett, Ho Pan Sham, Momir Bosiljcic, Beryl Luk, Salim Dhanji, Amanda M. Costa, Stephanie WY Wong, Mihai G. Netea, David W. Mullins, Hal Gunn

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and PreventionDartmouth College
Mots-clésInnate immune systemImmune systemAcquired immune systemEffectorImmunityBiologyImmunologyDiseasePhenotypeNeuroscienceMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in understanding how the functional phenotype of the innate immune system is programmed has led to paradigm-shifting views on immunomodulation. These advances have overturned two long-held dogmas: (1) only adaptive immunity confers immunological memory; and, (2) innate immunity lacks specificity. This work describes the observation that innate immune effector cells appear to be differentially recruited to specific pathological sites when mobilized by distinct inactivated bacterial-based stimuli administered subcutaneously. The studies presented suggest that the immune system, upon detecting the first signs of a potential infection by a specific pathogen, tends to direct its resources to the compartment from which that pathogen is most likely originating. The findings from this work puts forth the novel hypothesis that the immunotherapeutic efficacy of a microbial-based stimulus for innate immune mobilization depends on the correct selection of the microbial species used as the stimulant and its relationship to the organ in which the pathology is present.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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