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Enregistrement W4226057301 · doi:10.3389/fcell.2022.898569

Editorial: Toll-Like Receptors Throughout Life: From Controlling Physiological Processes to Determinants of Disease

2022· editorial· en· W4226057301 sur OpenAlexaff
Francesca Arnaboldi, Silvia Selleri, Michele Sommariva

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2022
Typeeditorial
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTollReceptorBiologyDiseaseNeuroscienceCell biologyImmunologyMedicineGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From Controlling Physiological Processes to Determinants of DiseaseSince their discovery, Toll-like receptors (TLRs) have been deeply investigated in different areas of the biomedical research.TLRs are usually associated to their ability to trigger a potent immune response against invading pathogens (Kawasaki and Kawai, 2014;Vijay, 2018) and the study by Valdés-López et al. is another proof in this scenario.The Authors described the involvement of the TLR4 signaling as important factor in inducing an antiviral response, mediated by macrophages, against Chikungunya Virus.However, the importance of TLRs is not restricted to the detection of potential harmful microorganisms.It should be recalled that all the mucosal surfaces of human body are virtually colonized by bacteria, the so-called microbiota, and TLRs continuously interact with these commensal microbes, in a bidirectional crosstalk aimed at preserving homeostasis (Semin et al., 2021), as reported in the review by Le Noci et al.By sensing pathogens and commensals, TLRs provide a double beneficial effect either protecting the host and, at the same time, maintaining a good health status.However, the activation of TLRs not always produces a positive outcome and the initiation of a inflammatory process, mediated by TLR signaling pathway, can be associated to the pathogenesis of different diseases, including cancer (Cook et al., 2004).For instance, Zheng et al. investigated the role of TLR9 during the transition from acute kidney injury (AKI) to chronic kidney disease (CKD), demonstrating that TLR9 expressed by macrophages has a critical role in this process.Moreover, it has been observed that bacteria present in the tumor microenvironment trigger TLRs expressed by tumor-infiltrating immune cells but, instead of generating an anti-tumor immune response, promote immunosuppression and sustain cancer cell growth.The impact of TLRs on cancer development and progression has been also evaluated considering the prognostic value of these receptors, as shown in the study by Lu et al.The Authors observed a positive correlation between TLR4 expression and the overall survival of bladder cancer patients.Moreover, low TLR4 expression was also associated to a better response to chemotherapy.Since TLRs can be included in the etiology of several pathological conditions, they can consequently represent potential good targets for novel therapeutic options (El-Zayat et al., 2019).For example, decreasing TLR expression by quercetin treatment was able to reduce the mortality of broilers by impacting on intestinal microbiota composition Ying et al.Exploiting their immune-activation ability, TLRs have been also investigated as immunotherapeutic drugs, alone or in combination with other therapeutic regimens, as comprehensively described by Farooq et al.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0110,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,017

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,232 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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