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Enregistrement W4384072197 · doi:10.1038/s41586-023-06362-4

Immune sensing of food allergens promotes avoidance behaviour

2023· article· en· W4384072197 sur OpenAlexaff
Esther Borges Florsheim, Nathaniel D. Bachtel, Jaime L. Cullen, Bruna Costa Lima, Mahdieh Godazgar, Fernando de Carvalho, Carolina P. Chatain, Marcelo R. Zimmer, Cuiling Zhang, Grégory Gautier, Pierre Launay, Andrew Wang, Marcelo O. Dietrich, Ruslan Medzhitov

Notice bibliographique

RevueNature · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensCanadian Nautical Research Society
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNGM BiopharmaceuticalsUniversity of California, San DiegoYale UniversityNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFood Allergy Research and Education
Mots-clésImmunologyImmune systemImmunoglobulin EFood allergyBiologyAllergenSensitizationAllergyAntigenAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. The scope and mechanisms of behavioural modifications by the immune system are not yet well understood. Here, using mouse models of food allergy, we show that allergic sensitization drives antigen-specific avoidance behaviour. Allergen ingestion activates brain areas involved in the response to aversive stimuli, including the nucleus of tractus solitarius, parabrachial nucleus and central amygdala. Allergen avoidance requires immunoglobulin E (IgE) antibodies and mast cells but precedes the development of gut allergic inflammation. The ability of allergen-specific IgE and mast cells to promote avoidance requires cysteinyl leukotrienes and growth and differentiation factor 15. Finally, a comparison of C57BL/6 and BALB/c mouse strains revealed a strong effect of the genetic background on the avoidance behaviour. These findings thus point to antigen-specific behavioural modifications that probably evolved to promote niche selection to avoid unfavourable environments.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations147
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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