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Enregistrement W4293335341 · doi:10.1002/biof.1883

Platelet Activating Factor (PAF): A Mediator of Inflammation

2022· review· en· W4293335341 sur OpenAlexaff
Julia Upton, Eyal Grunebaum, Gordon Sussman, Peter Vadas

Notice bibliographique

RevueBioFactors · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlatelet-activating factorInflammationMediatorLipid signalingImmunologyMedicineAnaphylaxisDiseasePlatelet activationSepsisPlateletCytokineTumor necrosis factor alphaBiomarkerPharmacologyAllergyBiologyInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Platelet-activating factor (PAF) is a phospholipid-derived mediator with an established role in multiple inflammatory states. PAF is synthesized and secreted by multiple cell types and is then rapidly hydrolyzed and degraded to an inactive metabolite, lyso-PAF, by the enzyme PAF acetylhydrolase. In addition to its role in platelet aggregation and activation, PAF contributes to allergic and nonallergic inflammatory diseases such as anaphylaxis, sepsis, cardiovascular disease, neurological disease, and malignancy as demonstrated in multiple animal models and, increasingly, in human disease states. Recent research has demonstrated the importance of the PAF pathway in multiple conditions including the prediction of severe pediatric anaphylaxis, effects on blood-brain barrier permeability, effects on reproduction, ocular diseases, and further understanding of its role in cardiovascular risk. Investigation of PAF as both a biomarker and a therapeutic target continues because of the need for directed management of inflammation. Collectively, studies have shown that therapies focused on the PAF pathway have the potential to provide targeted and effective treatments for multiple inflammatory conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,262 · 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
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

Citations67
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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