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Enregistrement W4405481269 · doi:10.3389/fimmu.2024.1468957

Hidden features: CD36/SR-B2, a master regulator of macrophage phenotype/function through metabolism

2024· review· en· W4405481269 sur OpenAlexaff
Yuge Chen, Xuejia Zhang, Shengbin Huang, Maria Febbraio

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune cells in cancer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCD36PhenotypeBiologyMacrophageTranscriptomeCell biologyLipid metabolismScavenger receptorFunction (biology)Gene expressionReceptorGeneticsGeneBiochemistryIn vitroCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Once thought to be in a terminally differentiated state, macrophages are now understood to be highly pliable, attuned and receptive to environmental cues that control and align responses. In development of purpose, the centrality of metabolic pathways has emerged. Thus, macrophage inflammatory or reparative phenotypes are tightly linked to catabolic and anabolic metabolism, with further fine tuning of specific gene expression patterns in specific settings. Single-cell transcriptome analyses have revealed a breadth of macrophage signatures, with some new influencers driving phenotype. CD36/Scavenger Receptor B2 has established roles in immunity and lipid metabolism. Macrophage CD36 is a key functional player in metabolic expression profiles that determine phenotype. Emerging data show that alterations in the microenvironment can recast metabolic pathways and modulate macrophage function, with the potential to be leveraged for therapeutic means. This review covers recent data on phenotypic characterization of homeostatic, atherosclerotic, lipid-, tumor- and metastatic-associated macrophages, with the integral role of CD36 highlighted.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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