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Enregistrement W4391680244 · doi:10.1042/bst20230087

Epigenetic changes induced by parasitic worms and their excretory-secretory products

2024· review· en· W4391680244 sur OpenAlexaff
William Harnett, Margaret M. Harnett

Notice bibliographique

RevueBiochemical Society Transactions · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune responses and vaccinations
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésBiologyContext (archaeology)Immune systemEpigeneticsStromal cellEffectorImmunologyPhenotypeCancer researchGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parasitic worms are pathogens of major medical and veterinary importance. They have evolved highly effective and sophisticated strategies of immune system manipulation, typically involving actively excreted/secreted (E-S) products. These molecules dampen and regulate the host immune responses that would otherwise result in parasite expulsion, thereby enabling the worms to survive in the host for many years, and they can also help prevent the potentially serious tissue damage that the worms can induce. Reflecting these E-S product-associated anti-inflammatory activities, there is also increasing evidence that parasitic worms and their products may serendipitously protect against allergic and autoimmune conditions and in addition, comorbidities of ageing that are associated with inflammatory responses, like type 2 diabetes and obesity. Research in this area has to date generally focused on identifying the cellular and effector targets of immunomodulation induced by the worm E-S products. However, increasing evidence that they can induce stably imprinted phenotypes of haematopoietic and stromal cells which promote their long-lasting survival has recently ignited interest in the ability of the molecules to epigenetically rewire cells to 'resolve and repair' phenotypes. Here, we review and discuss these new data in the context of their potential for exploitation in identifying novel gene signatures for the development of advanced and safe therapeutics for chronic inflammatory 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,936
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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