Emerging role of galectin 3 in neuroinflammation and neurodegeneration
Notice bibliographique
Résumé
Neuroinflammation and neurodegeneration are key processes that mediate the development and progression of neurological diseases. However, the mechanisms modulating these processes in different diseases remain incompletely understood. Advances in single cell based multi-omic analyses have helped to identify distinct molecular signatures such as Lgals3 that is associated with neuroinflammation and neurodegeneration in the central nervous system (CNS). Lgals3 encodes galectin-3 (Gal3), a β-galactoside and glycan binding glycoprotein that is frequently upregulated by reactive microglia/macrophages in the CNS during various neurological diseases. While Gal3 has previously been associated with non-CNS inflammatory and fibrotic diseases, recent studies highlight Gal3 as a prominent regulator of inflammation and neuroaxonal damage in the CNS during diseases such as multiple sclerosis, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease. In this review, we summarize the pleiotropic functions of Gal3 and discuss evidence that demonstrates its detrimental role in neuroinflammation and neurodegeneration during different neurological diseases. We also consider the challenges of translating preclinical observations into targeting Gal3 in the human CNS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».