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Enregistrement W4310046493 · doi:10.1111/imr.13174

Understanding inhibitory receptor function in neutrophils through the lens of <scp>CLEC12A</scp>

2022· review· en· W4310046493 sur OpenAlexafffund
Kenneth R. McLeish, Maria J. Fernandes

Notice bibliographique

RevueImmunological Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchArthritis Society
Mots-clésReceptorBiologyInhibitory postsynaptic potentialCollateral damageCell biologyFunction (biology)ImmunologyInflammationSignal transductionImmune systemNeuroscienceGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neutrophils are the first leukocytes recruited from the circulation in response to invading pathogens or injured cells. To eradicate pathogens and contribute to tissue repair, recruited neutrophils generate and release a host of toxic chemicals that can also damage normal cells. To avoid collateral damage leading to tissue injury and organ dysfunction, molecular mechanisms evolved that tightly control neutrophil response threshold to activating signals, the strength and location of the response, and the timing of response termination. One mechanism of response control is interruption of activating intracellular signaling pathways by the 20 inhibitory receptors expressed by neutrophils. The two inhibitory C-type lectin receptors expressed by neutrophils, CLEC12A and DCIR, exhibit both common and distinct molecular and functional mechanisms, and they are associated with different diseases. In this review, we use studies on CLEC12A as a model of inhibitory receptor regulation of neutrophil function and participation in disease. Understanding the molecular mechanisms leading to inhibitory receptor specificity offers the possibility of using physiologic control of neutrophil functions as a pharmacologic tool to control inflammatory diseases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,246
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,081 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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