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Enregistrement W3112322437 · doi:10.3389/fimmu.2020.603272

Perturbations to Homeostasis in Experimental Models Revealed Innate Pathways Driving Food Allergy

2020· review· en· W3112322437 sur OpenAlexafffund
Kelly Bruton, Joshua F. E. Koenig, Allyssa Phelps, Manel Jordana

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesFood Allergy CanadaCanadian Allergy, Asthma and Immunology Foundation
Mots-clésImmunologyInnate immune systemImmune systemContext (archaeology)SensitizationAllergyBiologyCrosstalkHomeostasisImmunityAcquired immune systemNeuroscienceCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While type 2 immunity has been conventionally viewed as beneficial against helminths, venoms, and poisons, and harmful in allergy, contemporary research has uncovered its critical role in the maintenance of homeostasis. The initiation of a type 2 immune response involves an intricate crosstalk between structural and immune cells. Structural cells react to physical and chemical tissue perturbations by secreting alarmins, which signal the innate immune system to restore homeostasis. This pathway acts autonomously in the context of sterile injury and in the presence of foreign antigen initiates an adaptive Th2 response that is beneficial in the context of venoms, toxins, and helminths, but not food allergens. The investigation of the triggers and mechanisms underlying food allergic sensitization in humans is elusive because sensitization is a silent process. Therefore, the central construct driving food allergy modeling is based on introducing perturbations of tissue homeostasis along with an allergen which will result in an immunological and clinical phenotype that is consistent with that observed in humans. The collective evidence from multiple models has revealed the pre-eminent role of innate cells and molecules in the elicitation of allergic sensitization. We posit that, with the expanding use of technologies capable of producing formidable datasets, models of food allergy will continue to have an indispensable role to delineate mechanisms and establish causal relationships.

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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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