Neutrophils and Influenza: A Thin Line between Helpful and Harmful
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
Influenza viruses are one of the most prevalent respiratory pathogens known to humans and pose a significant threat to global public health each year. Annual influenza epidemics are responsible for 3-5 million infections worldwide and approximately 500,000 deaths. Presently, yearly vaccinations represent the most effective means of combating these viruses. In humans, influenza viruses infect respiratory epithelial cells and typically cause localized infections of mild to moderate severity. Neutrophils are the first innate cells to be recruited to the site of the infection and possess a wide range of effector functions to eliminate viruses. Some well-described effector functions include phagocytosis, degranulation, the production of reactive oxygen species (ROS), and the formation of neutrophil extracellular traps (NETs). However, while these mechanisms can promote infection resolution, they can also contribute to the pathology of severe disease. Thus, the role of neutrophils in influenza viral infection is nuanced, and the threshold at which protective functions give way to immunopathology is not well understood. Moreover, notable differences between human and murine neutrophils underscore the need to exercise caution when applying murine findings to human physiology. This review aims to provide an overview of neutrophil characteristics, their classic effector functions, as well as more recently described antibody-mediated effector functions. Finally, we discuss the controversial role these cells play in the context of influenza virus infections and how our knowledge of this cell type can be leveraged in the design of universal influenza virus vaccines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle