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Enregistrement W4298002654 · doi:10.3390/v14102113

Promiscuous Inflammasomes: The False Dichotomy of RNA/DNA Virus-Induced Inflammasome Activation and Pyroptosis

2022· review· en· W4298002654 sur OpenAlexafffund
Hannah L. Wallace, Rodney S. Russell

Notice bibliographique

RevueViruses · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPyroptosisInflammasomeAIM2NLRC4BiologyInnate immune systemVirusCaspase 1Cell biologyVirologyImmune systemImmunologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well-known that viruses activate various inflammasomes, which can initiate the programmed cell death pathway known as pyroptosis, subsequently leading to cell lysis and release of inflammatory cytokines IL-1β and IL-18. This pathway can be triggered by various sensors, including, but not limited to, NLRP3, AIM2, IFI16, RIG-I, and NLRC4. Many viruses are known either to activate or inhibit inflammasomes as a part of the innate immune response or as a mechanism of pathogenesis. Early research in the field of virus-induced pyroptosis suggested a dichotomy, with RNA viruses activating the NLRP3 inflammasome and DNA viruses activating the AIM2 inflammasome. More recent research has shown that this dichotomy may not be as distinct as once thought. It seems many viruses activate multiple inflammasome sensors. Here, we detail which viruses fit the dichotomy as well as many that appear to defy this clearly false dichotomy. It seems likely that most, if not all, viruses activate multiple inflammasome sensors, and future research should focus on expanding our understanding of inflammasome activation in a variety of tissue types as well as virus activation of multiple inflammasomes, challenging biases that stemmed from early literature in this field. Here, we review primarily research performed on human viruses but also include details regarding animal viruses whenever possible.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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