Immune Cell Degranulation in Fungal Host Defence
Notice bibliographique
Résumé
Humans have developed complex immune systems that defend against invading microbes, including fungal pathogens. Many highly specialized cells of the immune system share the ability to store antimicrobial compounds in membrane bound organelles that can be immediately deployed to eradicate or inhibit growth of invading pathogens. These membrane-bound organelles consist of secretory vesicles or granules, which move to the surface of the cell, where they fuse with the plasma membrane to release their contents in the process of degranulation. Lymphocytes, macrophages, neutrophils, mast cells, eosinophils, and basophils all degranulate in fungal host defence. While anti-microbial secretory vesicles are shared among different immune cell types, information about each cell type has emerged independently leading to an uncoordinated and confusing classification of granules and incomplete description of the mechanism by which they are deployed. While there are important differences, there are many similarities in granule morphology, granule content, stimulus for degranulation, granule trafficking, and release of granules against fungal pathogens. In this review, we describe the similarities and differences in an attempt to translate knowledge from one immune cell to another that may facilitate further studies in the context of fungal host defence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».