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Enregistrement W4285742736 · doi:10.3389/fimmu.2022.908749

The Roles of Adipose Tissue Macrophages in Human Disease

2022· review· en· W4285742736 sur OpenAlexaff
Weizheng Liang, Yanxu Qi, Hongyang Yi, Chenyu Mao, Qingxue Meng, Hao Wang, Chunfu Zheng

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesDepartment of Education of Guangdong ProvinceNatural Science Foundation of Shandong Province
Mots-clésAdipose tissueAdipose tissue macrophagesInflammationImmune systemMacrophageImmunologyPopulationMacrophage polarizationBiologySecretionMacrophage-activating factorCell biologyMedicineCancer researchWhite adipose tissueEndocrinologyIn vitroLymphokine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Macrophages are a population of immune cells functioning in antigen presentation and inflammatory response. Research has demonstrated that macrophages belong to a cell lineage with strong plasticity and heterogeneity and can be polarized into different phenotypes under different microenvironments or stimuli. Many macrophages can be recruited by various cytokines secreted by adipose tissue. The recruited macrophages further secrete various inflammatory factors to act on adipocytes, and the interaction between the two leads to chronic inflammation. Previous studies have indicated that adipose tissue macrophages (ATMs) are closely related to metabolic diseases like obesity and diabetes. Here, we will not only conclude the current progress of factors affecting the polarization of adipose tissue macrophages but also elucidate the relationship between ATMs and human diseases. Furthermore, we will highlight its potential in preventing and treating metabolic diseases as immunotherapy targets.

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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,968

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations80
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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