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Enregistrement W4293498722 · doi:10.3389/fimmu.2022.946905

“Just one word, plastic!”: Controversies and caveats in innate lymphoid cell plasticity

2022· review· en· W4293498722 sur OpenAlexafffund
Ahmed Kabil, Samuel B. Shin, Michael R. Hughes, Kelly M. McNagny

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAllerGen
Mots-clésInnate lymphoid cellBiologyPlasticityTranscription factorInnate immune systemNeuroscienceImmune systemCell biologyImmunologyGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innate lymphoid cells (ILCs) are frontline immune effectors involved in the early stages of host defense and maintenance of tissue homeostasis, particularly at mucosal surfaces such as the intestine, lung, and skin. Canonical ILCs are described as tissue-resident cells that populate peripheral tissues early in life and respond appropriately based on environmental exposure and their anatomical niche and tissue microenvironment. Intriguingly, there are accumulating reports of ILC "plasticity" that note the existence of non-canonical ILCs that exhibit distinct patterns of master transcription factor expression and cytokine production profiles in response to tissue inflammation. Yet this concept of ILC-plasticity is controversial due to several confounding caveats that include, among others, the independent large-scale recruitment of new ILC subsets from distal sites and the local, in situ, differentiation of uncommitted resident precursors. Nevertheless, the ability of ILCs to acquire unique characteristics and adapt to local environmental cues is an attractive paradigm because it would enable the rapid adaptation of innate responses to a wider array of pathogens even in the absence of pre-existing 'prototypical' ILC responder subsets. Despite the impressive recent progress in understanding ILC biology, the true contribution of ILC plasticity to tissue homeostasis and disease and how it is regulated remains obscure. Here, we detail current methodologies used to study ILC plasticity in mice and review the mechanisms that drive and regulate functional ILC plasticity in response to polarizing signals in their microenvironment and different cytokine milieus. Finally, we discuss the physiological relevance of ILC plasticity and its implications for potential therapeutics and treatments.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,024
Communication savante0,0070,021
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0080,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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