Innate Immune Receptors as Dynamic Modulators of Extrafollicular Autoimmune B Cell Response
Notice bibliographique
Résumé
The immune system relies on carefully calibrated cellular machineries to enable distinction between endogenous and foreign molecules, with autoimmunity arising when this balance is disrupted. As potent autoantibody factories, B cells are major drivers of many autoimmune diseases. A significant fraction of patients affected by chronic autoimmune diseases such as systemic lupus erythematosus (SLE) exhibit pathogenic accumulation of B-cell subsets that are believed to be derived from the extrafollicular (EF) differentiation pathway. These B-cell subsets, although variously named and exhibiting intrinsic heterogeneity, are all poised producers of autoantibodies that correlate with patient pathophysiology. In addition, they are often characterized by biomarkers known to drive the innate immune response, including toll-like receptors and complement receptors. Although many innate receptors have well-established functions in myeloid cells and other immune cell types, their B cell-specific functions are still under active investigation and are crucial for understanding the molecular pathways that drive B-cell breaks of tolerance. In this review, we summarize studies on innate immune receptors that serve prominent roles in regulating EF B-cell activation in health and autoimmunity. By discussing independent and collaborative functions of these receptors, we hope to provide new perspectives in autoimmune disease signature research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes 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 ».