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Enregistrement W3216988114 · doi:10.4049/jimmunol.2100829

Metabolic Regulation of Inflammation and Its Resolution: Current Status, Clinical Needs, Challenges, and Opportunities

2021· review· en· W3216988114 sur OpenAlexfundno aff
Pushpa Tandon, Natalie Abrams, Danielle M. Carrick, Preethi Chander, Johanna Dwyer, Rebecca Fuldner, Gallya Gannot, Maren R. Laughlin, George A. McKie, Mercy PrabhuDas, Anju Singh, Shang‐Yi Tsai, Merriline M. Vedamony, Chiayeng Wang, Christina Liu

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Cancer InstituteSchool of Medicine, Indiana UniversityWake Forest School of MedicineNational Institutes of HealthInstitut de Recherche Clinique De MontréalLeids Universitair Medisch CentrumUniversiteit LeidenUniversity of LouisvilleUniversity of PittsburghYork UniversityUniversity of PennsylvaniaMemorial Sloan-Kettering Cancer CenterNIH Clinical CenterHarvard T.H. Chan School of Public HealthVan Andel Research InstituteUniversity of OxfordUniversity of California, DavisHarvard UniversityUniversity of Wisconsin-MadisonYale University
Mots-clésInflammationCurrent (fluid)Resolution (logic)MedicineComputer scienceImmunologyEngineeringArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolism and inflammation have been viewed as two separate processes with distinct but critical functions for our survival: metabolism regulates the utilization of nutrients, and inflammation is responsible for defense and repair. Both respond to an organism's stressors to restore homeostasis. The interplay between metabolic status and immune response (immunometabolism) plays an important role in maintaining health or promoting disease development. Understanding these interactions is critical in developing tools for facilitating novel preventative and therapeutic approaches for diseases, including cancer. This trans-National Institutes of Health workshop brought together basic scientists, technology developers, and clinicians to discuss state-of-the-art, innovative approaches, challenges, and opportunities to understand and harness immunometabolism in modulating inflammation and its resolution.

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)0,002
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 enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,162
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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