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Enregistrement W3187885683 · doi:10.3390/cells10082056

Somatic Mutations and Autoimmunity

2021· review· en· W3187885683 sur OpenAlexafffund
Maha Alriyami, Constantin Polychronakos

Notice bibliographique

RevueCells · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMonoclonal and Polyclonal Antibodies Research
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAutoimmunityImmunologySomatic cellBiologyImmune systemPopulationGermline mutationGeneticsMutationGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autoimmune diseases are among the most common chronic illness caused by a dysregulated immune response against self-antigens. Close to 5% of the general population in Western countries develops some form of autoimmunity, yet its underlying causes, although intensively studied, are still not fully known, and no curative therapies exist. It is well established that autoimmune diseases have common mechanisms and are caused by both genetic and non-genetic risk factors. One novel risk factor that can contribute to autoimmunity is somatic mutations, in a role parallel to their role in cancer. Somatic mutations are stochastic, de novo, non-inherited mutations. In this hypothesis, the persistent proliferation of self-reactive lymphocytes (that is usually hindered by a series of checkpoints) is permitted, due to somatic mutations in these expanding cells, allowing them to bypass multiple regulatory checkpoints, causing autoimmunity. This novel concept of the contribution of these mutations in non-malignant diseases has recently started to be explored. It proposes a novel paradigm for autoimmunity etiology and could be the missing piece of the autoimmunity puzzle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,933

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,106
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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