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Enregistrement W4386848151 · doi:10.3390/biology12091253

What Determines the Class of Immunity an Antigen Induces? A Foundational Question Whose Rational Consideration Has Been Undermined by the Information Overload

2023· article· en· W4386848151 sur OpenAlexafffund
Peter A. Bretscher

Notice bibliographique

RevueBiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueT-cell and B-cell Immunology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyCytotoxic T cellImmunityImmunologyAntigenCD8Immune systemCell biologyGeneticsIn vitro

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Activated CD4 T helper cells are required to activate B cells to produce antibody and CD8 T cells to generate cytotoxic T lymphocytes. In the absence of such help, antigens inactivate B cells and CD8 T cells. Thus, the activation or inactivation of CD4 T cells determines whether immune responses are generated, or potentially ablated. Most consider that the activation of CD4 T cells requires an antigen-dependent signal, signal 1, as well as a critical costimulatory signal, initiated when a pattern recognition receptor (PRR) engages with a danger- or pathogen-associated molecular pattern (DAMP or PAMP). Most also envisage that the nature of the DAMP/PAMP signal determines the Th subset predominantly generated and so the class of immunity predominantly induced. I argue that this framework is implausible as it is incompatible with diverse observations of the variables of immunization affecting the class of immunity induced. An alternative framework, the threshold hypothesis, posits that different levels of antigen mediated CD4 T cell interactions lead to the generation of different Th subsets and so different classes of immunity, that it is compatible with these observations. This alternative supports a rational approach to preventing and treating diverse clinical conditions associated with infectious disease and, more speculatively, with cancer.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,556

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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