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Enregistrement W4392517635 · doi:10.3390/cells13050462

Communication between Mast Cells and Group 2 Innate Lymphoid Cells in the Skin

2024· review· en· W4392517635 sur OpenAlexafffund
Yeganeh Mehrani, Solmaz Morovati, Tahmineh Tajik, Soroush Sarmadi, Ali Bitaraf, Zahra Sourani, Mohammad Shahverdi, Helia Javadi, Julia E. Kakish, Byram W. Bridle, Khalil Karimi

Notice bibliographique

RevueCells · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Cancer Society Research InstituteCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research Society
Mots-clésInnate lymphoid cellImmune systemImmunologyInnate immune systemBiologyImmunityInflammationMast cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The skin is a dynamic organ with a complex immune network critical for maintaining balance and defending against various pathogens. Different types of cells in the skin, such as mast cells (MCs) and group 2 innate lymphoid cells (ILC2s), contribute to immune regulation and play essential roles in the early immune response to various triggers, including allergens. It is beneficial to dissect cell-to-cell interactions in the skin to elucidate the mechanisms underlying skin immunity. The current manuscript concentrates explicitly on the communication pathways between MCs and ILC2s in the skin, highlighting their ability to regulate immune responses, inflammation, and tissue repair. Furthermore, it discusses how the interactions between MCs and ILC2s play a crucial role in various skin conditions, such as autoimmune diseases, dermatological disorders, and allergic reactions. Understanding the complex interactions between MCs and ILC2s in different skin conditions is crucial to developing targeted treatments for related disorders. The discovery of shared pathways could pave the way for novel therapeutic interventions to restore immunological balance in diseased skin tissues.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,005

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 GPT0,275
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.

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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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