Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis and its impact on human health can be traced back to 1000 BC and continues to be a major health burden today. It causes about 11 million deaths world-wide of which, more than a third are due to neonatal sepsis. There is no effective treatment other than fluid resuscitation therapy and antibiotic treatment that leave patients immunosuppressed and vulnerable to nosocomial infections. Added to that, ageing population and the emergence of antibiotic resistant bacteria pose new challenges. Most of the deleterious effects of sepsis are due to the host response to the systemic infection. In the initial phase of infection, hyper activation of the immune system leads to cytokine storm, which could lead to organ failure and this accounts for about 15% of overall deaths. However, the subsequent immune paralysis phase (mostly attributed to apoptotic death of immune cells) accounts for about 85% of all deaths. Past clinical trials (more than 100 in the last 30 years) all targeted the inflammatory phase with little success, predictably, for inflammation is a necessary process to fight infection. In order to identify the regulators of immune cell death during sepsis, we carried out an unbiased, whole genome CRISPR screening in mice and identified Trigger Receptor Expressed in Myeloid-like 4 (Treml4) as the receptor that controls both the inflammatory phase and the immune suppression phase in sepsis (Nedeva et al. (2020) Nature Immunol, doi: 10.1038/s41590-020-0789-z). Characterising the Treml4 gene knockout mice revealed new insights into the relative roles of TLR4 and TREML4 in inducing the inflammatory cytokine storm during sepsis.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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 découle