Microglia‐derived galectin‐3 in neuroinflammation; a bittersweet ligand?
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
Galectins are soluble β-galactoside-binding proteins found in all multicellular organisms. Galectins may act as danger-associated molecular patterns in innate immunity and/or as pattern-recognition receptors that bind to pathogen-associated molecular patterns. Among different galectin family members, galectin-3 has been the focus of studies in neurodegenerative diseases in recent years. This lectin modulates brain innate immune responses, microglia activation patterns in physiological and pathophysiological settings in a context-dependent manner. Galectin-3 is considered as a pivotal tuner of macrophage and microglial activity. Indeed galectin-3 acts as a double edged sword in neuroinflammatory context and this multimodal lectin has diverse roles in physiological and pathophysiological conditions. Better understanding of galectin-3 physiology (its extracellular and intracellular actions) and structure (its C terminus vs. N terminus) is instrumental to design molecules that selectively modulate galectin-3 function toward neuroprotective phenotypes. Several experimental studies using different approaches and methods have demonstrated both protective and deleterious effects of galectin-3 in neuroinflammatory diseases. According to the crucial role of galectin-3 in modulation of innate immune response in brain, it is an attractive target in drug discovery of neurodegenerative diseases. The current insight attempts to provide an updated and balanced discussion on the role of galectin-3 as a complex endogenous immune modulator. This helps to have a better insight into the development of galectin-3 modulators with translational value in different neurological disorders including stroke and neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease, Huntington's disease and Parkinson's disease.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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