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Enregistrement W3204925228 · doi:10.1002/1873-3468.14201

Making sense of IL‐6 signalling cues in pathophysiology

2021· review· en· W3204925228 sur OpenAlexaff
David Millrine, Robert L. Jenkins, Stuart T. O. Hughes, Simon A. Jones

Notice bibliographique

RevueFEBS Letters · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytokine Signaling Pathways and Interactions
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilVersus ArthritisKidney Research UKWellcome Trust
Mots-clésBiologyCytokinestatPleiotropyTranscription factorCytokine receptorEpigeneticsSuppressor of cytokine signaling 1SignallingCell biologySuppressor of cytokine signallingSignal transductionSOCS3NeuroscienceImmunologyGeneticsPhenotypeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unravelling the molecular mechanisms that account for functional pleiotropy is a major challenge for researchers in cytokine biology. Cytokine-receptor cross-reactivity and shared signalling pathways are considered primary drivers of cytokine pleiotropy. However, reports epitomized by studies of Jak-STAT cytokine signalling identify interesting biochemical and epigenetic determinants of transcription factor regulation that affect the delivery of signal-dependent cytokine responses. Here, a regulatory interplay between STAT transcription factors and their convergence to specific genomic enhancers support the fine-tuning of cytokine responses controlling host immunity, functional identity, and tissue homeostasis and repair. In this review, we provide an overview of the signalling networks that shape the way cells sense and interpret cytokine cues. With an emphasis on the biology of interleukin-6, we highlight the importance of these mechanisms to both physiological processes and pathophysiological outcomes.

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 enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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