Notice bibliographique
Résumé
In the coming decades, many developed countries in the world are expecting the "greying" of their populations. This phenomenon poses unprecedented challenges to healthcare systems. Aging is one of the most important risk factors for infections and a myriad of diseases such as cancer, cardiovascular and neurodegenerative diseases. A common denominator that is implicated in these diseases is the immune system. The immune system consists of the innate and adaptive arms that complement each other to provide the host with a holistic defense system. While the diverse interactions between multiple arms of the immune system are necessary for its function, this complexity is amplified in the aging immune system as each immune cell type is affected differently-resulting in a conundrum that is especially difficult to target. Furthermore, certain cell types, such as γδ T cells, do not fit categorically into the arms of innate or adaptive immunity. In this review, we will first introduce the human γδ T cell family and its ligands before discussing parallels in mice. By covering the ontogeny and homeostasis of γδ T cells during their lifespan, we will better capture their evolution and responses to age-related stressors. Finally, we will identify knowledge gaps within these topics that can advance our understanding of the relationship between γδ T cells and aging, as well as age-related diseases such as cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».