Notice bibliographique
Résumé
Costimulatory and coinhibitory mechanisms appear to be involved throughout immune responses to control their specificity and level. Many mechanisms operate; therefore, various theoretical models should be considered complementary rather than competing. One such coinhibitory model, pictured in 1971, involves the crosslinking of antigen receptors with inhibitory Fc receptors by antigen/antibody complexes. This model was prompted by observations that the Fc portion of antibody was required for potent suppression of immune responses by antibody. The signal via the antigen receptor wakes up T or B cells, providing specificity, while costimulators and coinhibitors stimulate or inhibit these awoken cells. The recent observations that administration of monoclonal anti-SARS-CoV-2 spike antibodies in early COVID-19 patients inhibits the induction of clinically damaging autoimmune antibodies suggest they may provide negative Fc signals that are blocked in COVID-19 patients. Furthermore, the reduced ability of SARS-CoV-2 antigen to localize to germinal centres in COVID-19 patients also suggests a block in binding of the Fc of antibody bound to antigen on FcγRIIb of follicular dendritic cells. The distinction between self and foreign is made not only at the beginning of immune responses but also throughout, and involves multiple mechanisms and models. There are past beginnings (history of models) and current and future beginnings for solving serious clinical problems (such as COVID-19) and different types of models used for understanding the complexities of fundamental immunology.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».