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Enregistrement W3199520454 · doi:10.3389/fimmu.2021.718499

Mast Cell Modulation of B Cell Responses: An Under-Appreciated Partnership in Host Defence

2021· review· en· W3199520454 sur OpenAlexafffund
Alejandro Palma, Mark Robert Hanes, Jean S. Marshall

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensBeatrice Hunter Cancer Research InstituteIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchIWK Health CentreBeatrice Hunter Cancer Research InstituteCancer Research Institute
Mots-clésMast cellCell biologyBiologyImmune systemImmunologyReceptorInterleukin 33Acquired immune systemAntibodyInnate immune systemCytokineInterleukinGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

cross-linking of immunoglobulins bound to surface receptors. They are also recognized as key initiators and regulators of both innate and adaptive immune responses against pathogens, especially in the skin and mucosal surfaces. Substantial attention has been given to the role of mast cells in regulating T cell function either directly or indirectly through actions on dendritic cells. In contrast, the ability of mast cells to modify B cell responses has been less explored. Several lines of evidence suggest that mast cells can greatly modify B cell generation and activities. Mast cells co-localise with B cells in many tissue settings and produce substantial amounts of cytokines, such as IL-6, with profound impacts on B cell development, class-switch recombination events, and subsequent antibody production. Mast cells have also been suggested to modulate the development and functions of regulatory B cells. In this review, we discuss the critical impacts of mast cells on B cells using information from both clinical and laboratory studies and consider the implications of these findings on the host response to infections.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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