Thermoneutrality and Immunity: How Does Cold Stress Affect Disease?
Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges the scientific community faces today is the lack of translational data generated from mouse trials for human health application. Housing temperature-dependent chronic cold stress in laboratory rodents is one of the key factors contributing to lack of translatability because it reveals major metabolic differences between humans and rodents. While humans tend to operate at temperatures within their thermoneutral zone, most laboratory rodents are housed at temperatures below this zone and have an increased energy demand to generate heat. This has an impact on the immune system of mice and thus affects results obtained using murine models of human diseases. A limited number of studies and reviews have shown that results obtained on mice housed at thermoneutrality were different from those obtained from mice housed in traditional housing conditions. Most of those studies, focused on obesity and cancer, found that housing mice at thermoneutrality changed the outcomes of the diseases negatively and positively, respectively. In this review, we describe how thermoneutrality impacts the immune system of rodents generally and in the context of different disease models. We show that thermoneutrality exacerbates cardiovascular and auto-immune diseases; alleviates asthma and Alzheimer's disease; and, changes gut microbiome populations. We also show that thermoneutrality can have exacerbating or alleviating effects on the outcome of infectious diseases. Thus, we join the call of others in this field to urge researchers to refine murine models of disease and increase their translational capacity by considering housing at thermoneutrality for trials involving rodents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».