A Multi-Modal Toolkit for Studying Neutrophils in Cancer and Beyond
Notice bibliographique
Résumé
As key effector cells of the innate immune response, neutrophils are rapidly deployed to sites of inflammation where they deliver a payload of potent effector mechanisms that are essential for host defense against pathogens as well as tissue homeostasis. In addition, neutrophils are central contributors to the pathogenesis of a vast spectrum of inflammatory, degenerative, and neoplastic diseases. As our understanding of neutrophils in health and disease continually expands, so too does our appreciation of their complex and dynamic nature in vivo; from development, maturation, and trafficking to cellular heterogeneity and functional plasticity. Therefore, contemporary neutrophil research relies on multiple complementary methodologies to perform integrated analysis of neutrophil phenotypic heterogeneity, organ- and stimulus-specific trafficking mechanisms, as well as tailored effector functions in vivo. This review discusses established and emerging technologies used to study neutrophils, with a focus on in vivo imaging in animal models, as well as next-generation ex vivo model systems to study mechanisms of neutrophil function. Furthermore, we discuss how high-dimensional single-cell analysis technologies are driving a renaissance in neutrophil biology by redefining our understanding of neutrophil development, heterogeneity, and functional plasticity. Finally, we discuss innovative applications and emerging opportunities to integrate these high-dimensional, multi-modal techniques to deepen our understanding of neutrophils in cancer research and beyond.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».