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Enregistrement W4403342725 · doi:10.3389/fimmu.2024.1497305

Editorial: Molecular insights of microbiota and innate lymphoid cell interactions

2024· editorial· en· W4403342725 sur OpenAlexaff
José Luís Fachi, Marcela Davoli Ferreira, Niels Olsen Saraiva Câmara

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueIL-33, ST2, and ILC Pathways
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInnate lymphoid cellInnate immune systemBiologyImmunologyComputational biologyMedicineImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the dynamic field of immunology, the discovery of innate lymphoid cells (ILCs) in 2008 marked a transformative milestone, as highlighted by Vivier et al. (2018). These cells, present in both humans and mice, have become central to research due to their crucial role in maintaining barrier immunity and their involvement in a range of microbiota-driven disorders.ILCs are a diverse group of cells categorized into three main subsets based on their expression of transcription factors and cytokines (Vivier et al., 2018). Group 1 ILCs (including ILC1 and NK cells) are characterized by the expression of T-bet and IFN-γ, mirroring the function of Th1 cells.Group 2 ILCs express GATA3 and cytokines such as IL-4, IL-5, and IL-13, resembling Th2 cells.Group 3 ILCs, defined by the expression of RORγt and production of are analogous to Th17 cells. Although ILCs perform functions similar to adaptive T cells, they are distinguished by the absence of antigen-specific receptors. Instead, their activation and responses are mediated through cytokine and alarmin signaling. These cells are primarily located at mucosal surfaces and other barrier sites and act as a crucial first line of defense by rapidly producing cytokines that orchestrate immune responses and maintain tissue homeostasis. Their role in health and disease is increasingly recognized, particularly in conditions such as inflammatory bowel diseases, cancer, autoimmunity, and metabolic disorders. A key aspect of their function is their interaction with the microbiota-a complex and diverse community of microorganisms essential for shaping host immunity. In particular, the gut microbiota influences immune cell development, modulates inflammatory responses, and impacts systemic immunity (Zheng et al., 2020). Positioned strategically at these barrier sites, ILCs are well-equipped to sense microbial signals and respond accordingly, helping to maintain a balanced immune environment. Disruptions in this crosstalk can lead to dysbiosis, driving the onset and progression of various diseases. Understanding these interactions holds significant potential for developing microbiota-targeted therapies that could restore immune balance and offer new approaches to disease treatment and prevention. In addition to exploring these biological interactions, the integration of multi-omics technologies and artificial intelligence (AI) has opened new avenues for investigating the complex relationships between immune cells and their environment. Xu et al. contribution within this Research Topic utilizes these advanced approaches to uncover new neutrophil clusters and potential biomarkers in sepsis, offering valuable insights into the immune landscape during severe infection. This research not only enhances our understanding of sepsis but also illustrates the potential of integrating multi-

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0100,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,018

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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