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Enregistrement W4390917626 · doi:10.3389/fimmu.2023.1361884

Editorial: Environmental factors in autoimmunity

2024· editorial· en· W4390917626 sur OpenAlexaff
Shannon E. Dunn, Jorge Correale, Jennifer L. Gommerman, Marc S. Horwitz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoimmunityMedicineImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental factors in autoimmunityWhile the T and B lymphocyte repertoires are designed to be able to recognize foreign antigen (pathogens) to protect the host, significant portions of these repertoires can recognize self-antigens.Normally this is not a problem for the host because such autoreactive lymphocytes are removed (clonal deletion), redeemed by B cell receptor (BCR) editing, anergized, or actively suppressed in the periphery by regulatory T and B cells (1, 2).Despite these mechanisms, an estimated 7-9% of humans are diagnosed with an autoimmune disease (3).Puzzlingly, an equal percentage of healthy people have autoreactive anti-nuclear antibodies in their blood despite having no clinical evidence of autoimmunity (4).Classic studies that reported on the concordance of autoimmunity in monozygotic and dizygotic twins indicated that a large fraction of autoimmune risk (>50%) is conferred by environmental factors that interact with genetic factors to initiate disease (5).Thus, autoimmunity may be largely preventable if the specific causal environmental factors are identified, as seminal studies have shown that initial autoimmune pathogenic events take place prior to clinical manifestations.This Research Topic aimed to provide new insights into environmental risk factors in autoimmunity and includes reviews and articles that describe how dietary factors and obesity, maternal and early life factors, viruses, the microbiome, and inhaled environmental toxins influence the development of autoimmunity. Dietary factors and obesity in autoimmunityPast studies have identified obesity as a common risk factor for many autoimmune diseases including multiple sclerosis (MS), systemic autoimmune erythematosus (SLE), and Alopecia Areata (AA) (Touil et al.; Correale and Marrodan).Correale and Marrodan reviewed how the adipose tissue becomes inflamed with obesity and how this leads to the development of pro-inflammatory adipokine production that can enhance neuroimmune mechanisms in MS and in animal models of MS.Touil et al. added to this theme by reviewing how other lifestyle factors including diet quality and dietary deficiencies potentially contribute to autoimmunity development.The general conclusion from this Frontiers in Immunology frontiersin.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,023

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,201 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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