Hormones in experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) animal models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory demyelinating disease of the central nervous system (CNS) in which activated immune cells attack the CNS and cause inflammation and demyelination. While the etiology of MS is still largely unknown, the interaction between hormones and the immune system plays a role in disease progression, but the mechanisms by which this occurs are incompletely understood. Severalin vitroandin vivoexperimental, but also clinical studies, have addressed the possible role of the endocrine system in susceptibility and severity of autoimmune diseases. Although there are several demyelinating models, experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) is the oldest and most commonly used model for MS in laboratory animals which enables researchers to translate their findings from EAE into human. Evidences imply that there is great heterogeneity in the susceptibility to the induction, the method of induction, and the response to various immunological or pharmacological interventions, which led to conflicting results on the role of specific hormones in the EAE model. In this review, we address the role of endocrine system in EAE model to provide a comprehensive view and a better understanding of the interactions between the endocrine and the immune systems in various models of EAE, to open up a ground for further detailed studies in this field by considering and comparing the results and models used in previous studies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».