Neuroimmune recognition and regulation in the respiratory system
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Notice bibliographique
Résumé
Neuroimmune recognition and regulation in the respiratory system is a complex and highly coordinated process involving interactions between the nervous and immune systems to detect and respond to pathogens, pollutants and other potential hazards in the respiratory tract. This interaction helps maintain the health and integrity of the respiratory system. Therefore, understanding the complex interactions between the respiratory nervous system and immune system is critical to maintaining lung health and developing treatments for respiratory diseases. In this review, we summarise the projection distribution of different types of neurons (trigeminal nerve, glossopharyngeal nerve, vagus nerve, spinal dorsal root nerve, sympathetic nerve) in the respiratory tract. We also introduce several types of cells in the respiratory epithelium that closely interact with nerves (pulmonary neuroendocrine cells, brush cells, solitary chemosensory cells and tastebuds). These cells are primarily located at key positions in the respiratory tract, where nerves project to them, forming neuroepithelial recognition units, thus enhancing the ability of neural recognition. Furthermore, we summarise the roles played by these different neurons in sensing or responding to specific pathogens (influenza, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, respiratory syncytial virus, human metapneumovirus, herpes viruses, Sendai parainfluenza virus, Mycobacterium tuberculosis , Pseudomonas aeruginosa , Staphylococcus aureus , amoebae), allergens, atmospheric pollutants (smoking, exhaust pollution), and their potential roles in regulating interactions among different pathogens. We also summarise the prospects of bioelectronic medicine as a third therapeutic approach following drugs and surgery, as well as the potential mechanisms of meditation breathing as an adjunct therapy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle