Notice bibliographique
Résumé
Interleukins, a family of proteins that regulate immunity and inflammation throughout the body, are also involved in autoimmune disease (rheumatoid arthritis, multiple sclerosis, and asthma); are implicated in such other conditions as cancer, myocardial infarction, and depression; and have value in the diagnosis and prognosis of many diseases. Luke O'Neill and Andrew Bowie bring together in Interleukin Protocols a collection of standard and advanced methods for measuring these powerful agents. Their readily reproducible techniques range from the assay of interleukin protein and mRNA-using ELISA, FACS, and RT-PCR-to the study of interleukin signal transduction. Newer techniques are also covered, including the analysis of interleukin gene polymorphisms and the use of cDNA microarrays. Many of the assays are geared to specific pathologies, including breast cancer, depression, psoriasis, Grave's disease, migraine, and myocardial infarction. There are also helpful discussions of the difficulties in measuring interleukins in different biological fluids, such as sputum from asthma patients, peritoneal fluids, synovial fluid from arthritic joints, and cerbrospinal fluid from patients with meningitis. Each step-by-step method is described by a hands-on expert and includes notes on how to avoid failure. Comprehensive and highly practical, Interleukin Protocols offers biomedical investigators a stellar collection of all the major techniques needed to analyze the role of interleukins in disease, to improve diagnosis, and to foster the rapid emergence of new and more powerful therapeutics
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».