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Enregistrement W4285744615 · doi:10.3389/fimmu.2022.873607

Gut Microbial Antigenic Mimicry in Autoimmunity

2022· review· en· W4285744615 sur OpenAlexafffund
Nahir Garabatos, Pere Santamaría

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesPraesperoMinisterio de Economía y CompetitividadCanadian Institutes of Health ResearchGeneralitat de CatalunyaCentres de Recerca de Catalunya
Mots-clésMolecular mimicryAutoimmunityImmunologyBiologyGut floraImmune systemAntigenAcquired immune systemInnate immune systemAutoimmune diseaseAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gut microbiota plays a major role in the developmental biology and homeostasis of cells belonging to the adaptive and innate arms of the immune system. Alterations in its composition, which are known to be regulated by both genetic and environmental factors, can either promote or suppress the pathogenic processes underlying the development of various autoimmune diseases, including inflammatory bowel disease, multiple sclerosis, systemic lupus erythematosus, type 1 diabetes and rheumatoid arthritis, to just name a few. Cross-recognition of gut microbial antigens by autoreactive T cells as well as gut microbe-driven alterations in the activation and homeostasis of effector and regulatory T cells have been implicated in this process. Here, we summarize our current understanding of the positive and negative associations between alterations in the composition of the gut microbiota and the development of various autoimmune disorders, with a special emphasis on antigenic mimicry.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,269 · 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.

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

Citations68
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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