The crosstalk between DNA-damage responses and innate immunity
Notice bibliographique
Résumé
DNA damage is typically caused during cell growth by DNA replication stress or exposure to endogenous or external toxins. The accumulation of damaged DNA causes genomic instability, which is the root cause of many serious disorders. Multiple cellular organisms utilize sophisticated signaling pathways against DNA damage, collectively known as DNA damage response (DDR) networks. Innate immune responses are activated following cellular abnormalities, including DNA damage. Interestingly, recent studies have indicated that there is an intimate relationship between the DDR network and innate immune responses. Diverse kinds of cytosolic DNA sensors, such as cGAS and STING, recognize damaged DNA and induce signals related to innate immune responses, which link defective DDR to innate immunity. Moreover, DDR components operate in immune signaling pathways to induce IFNs and/or a cascade of inflammatory cytokines via direct interactions with innate immune modulators. Consistently, defective DDR factors exacerbate the innate immune imbalance, resulting in severe diseases, including autoimmune disorders and tumorigenesis. Here, the latest progress in understanding crosstalk between the DDR network and innate immune responses is reviewed. Notably, the dual function of innate immune modulators in the DDR network may provide novel insights into understanding and developing targeted immunotherapies for DNA damage-related diseases, even carcinomas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».