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Enregistrement W3014926628 · doi:10.4049/jimmunol.1800658

The Possible Uses and Challenges of Nanomaterials in Mast Cell Research

2020· review· en· W3014926628 sur OpenAlexaff
Brett A. Duguay, Lei Lu, Narcy Arizmendi, Larry D. Unsworth, Marianna Kulka

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensUniversity of AlbertaNational Research Council CanadaNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMast cellImmune systemInflammationImmunologyDiseaseAngiogenesisAtopic dermatitisBiologyMedicineCancer researchPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mast cells are tissue-resident immune cells that are involved in inflammation and fibrosis but also serve beneficial roles, including tissue maintenance, angiogenesis, pathogen clearance, and immunoregulation. Their multifaceted response and the ability of their mediators to target multiple organs and tissues means that mast cells play important roles in numerous conditions, including asthma, atopic dermatitis, drug sensitivities, ischemic heart disease, Alzheimer disease, arthritis, irritable bowel syndrome, infections (parasites, bacteria and viruses), and cancer. As a result, mast cells have become an important target for drug discovery and diagnostic research. Recent work has focused on applying novel nanotechnologies to explore cell biology. In this brief review, we will highlight the use of nanomaterials to modify mast cell functions and will discuss the potential of these technologies as research tools for understanding mast cell biology.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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