Notice bibliographique
Résumé
ResumenRecientes estudios han demostrado las propiedades únicas del sistema inmunitario innato, conocidas como memoria inmunitaria innata, inmunidad imprimada "priming immunity" o inmunidad entrenada.Estas propiedades se han descrito como la capacidad del sistema inmunitario innato para aprender de experiencias microbianas previas, lo que mejora la supervivencia tras una infección posterior.En esta revisión, presentamos los conocimientos actuales existentes sobre la inmunidad entrenada en invertebrados y ofrecemos una visión global de estas capacidades en moluscos marinos cultivados, que actualmente se ven amenazados por enfermedades recurrentes.Los estudios han demostrado que la exposición de la microbiota ambiental a patógenos o a elementos derivados, puede proporcionar una respuesta más fuerte y mejor protección frente a futuras infecciones.Estos estudios ponen en evidencia características comunes y diferentes de protección, mecanismos, especificidad y duración que varían según los marcadores inmunitarios y los métodos de estimulación.A pesar de que sólo se conocen parcialmente las bases celulares y moleculares de estas respuestas, se han sugerido efectos sobre la fagocitosis, las poblaciones de hemocitos, la apoptosis, el estrés oxidativo y la expresión de genes inmunitarios.Por último, proponemos un contexto para que futuras investigaciones vayan más allá de las pruebas actuales, y aborden las posibles limitaciones en la aplicación de estrategias basadas en la inmunidad entrenada para controlar enfermedades.El entrenamiento inmunitario puede ofrecer una oportunidad única para promover el desarrollo sostenible de la acuicultura de moluscos marinos.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,667 | 0,475 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».