MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386099544 · doi:10.3389/fcell.2023.1220672

Background and roles: myosin in autoimmune diseases

2023· review· en· W4386099544 sur OpenAlexaff
Longsheng Fu, Yonghui Zou, Boyang Yu, Daojun Hong, Teng Guan, Jinfang Hu, Yi Xu, Yaoqi Wu, Junping Kou, Yanni Lv

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Cell and Developmental Biology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesJiangxi Provincial Department of Science and TechnologyEducation Department of Jiangxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMyosinAutoimmune diseaseImmune systemMyositisImmunologyDiseasePathologicalMultiple sclerosisMechanism (biology)PathogenesisBiologyMedicineAntibodyPathologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The myosin superfamily is a group of molecular motors. Autoimmune diseases are characterized by dysregulation or deficiency of the immune tolerance mechanism, resulting in an immune response to the human body itself. The link between myosin and autoimmune diseases is much more complex than scientists had hoped. Myosin itself immunization can induce experimental autoimmune diseases of animals, and myosins were abnormally expressed in a number of autoimmune diseases. Additionally, myosin takes part in the pathological process of multiple sclerosis, Alzheimer's disease, Parkinson's disease, autoimmune myocarditis, myositis, hemopathy, inclusion body diseases, etc. However, research on myosin and its involvement in the occurrence and development of diseases is still in its infancy, and the underlying pathological mechanisms are not well understood. We can reasonably predict that myosin might play a role in new treatments of autoimmune 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 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)0,001
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Cell and Developmental BiologyMême sujetViral Infections and Immunology ResearchTravaux en français237 207