MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402497189 · doi:10.1111/raq.12976

Cell Death in Crustacean Immune Defense

2024· article· en· W4402497189 sur OpenAlexaff
Zeyan Chen, Muhammad Tayyab, Defu Yao, Jude Juventus Aweya, Zhi‐Hong Zheng, Xianliang Zhao, Zhongyang Lin, Yueling Zhang

Notice bibliographique

RevueReviews in Aquaculture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCrustaceanImmune systemBiologyAquacultureProgrammed cell deathZoologyMicrobiologyImmunologyFisheryFish <Actinopterygii>BiochemistryApoptosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cell death mechanisms in crustaceans are a complex interplay of processes essential for maintaining cellular homeostasis and immune defense. Modes of cell death like apoptosis, necroptosis, and necrosis are well‐documented in crustaceans, serving crucial roles in removing damaged or infected cells. Unlike in other organisms, crustaceans likely lack pyroptosis, a type of programmed cell death associated with innate immunity and inflammation, because they do not possess the gasdermin genes essential for this process. Recently, NETosis and ferroptosis have emerged as significant mechanisms in pathogen defense. NETosis, involving the release of DNA fibers and antimicrobial proteins, helps trap and neutralize pathogens, while ferroptosis, an iron‐dependent form of cell death, contributes to lipid peroxidation and immune responses. Cuproptosis, although not yet studied in the context of crustacean immunity, shows potential crosstalk with ferroptosis, particularly in the regulation of metal ion homeostasis, oxidative stress, and cellular metabolism. Understanding these mechanisms offers promising applications in aquaculture, such as developing targeted immune modulators and enhancing disease resistance in economically important crustacean species.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,008

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReviews in AquacultureMême sujetInvertebrate Immune Response MechanismsTravaux en français237 207