Sensing molecular carbon dioxide: a translational focus for respiratory disease
Notice bibliographique
Résumé
The last two decades of research on carbon dioxide have demonstrated that CO 2 is far more than a waste product of aerobic metabolism leading to acidosis and that it elicits biological responses directly via non-pH-dependent molecular interactions. New specialized methodologies have mapped CO 2 incorporation into specific regions of CO 2 -sensitive proteins and linked these events to altered cellular function. CO 2 affects a host of biological responses related to respiratory disease, including control of respiration, protein maturation, alveolar fluid homeostasis, wound repair, innate immunity, host defense, and airway contractility. Elevated CO 2 (hypercapnia) appears to be primarily deleterious in pulmonary diseases, leading to a heightened interest in strategies to reduce excess CO 2 in patients with hypercapnic respiratory failure. Here, we summarize recently generated knowledge on molecular CO 2 sensing and signaling and the potential translational relevance of these processes in the context of respiratory disease. We need to grow this field further by encouraging experts in basic and translational science to contribute to more fully elucidating CO 2 sensing, signaling, and downstream effects. Understanding the biology and clinical consequences of perturbations in CO 2 homeostasis should no longer be considered secondary to studying oxygen sensing and signaling in respiratory medicine.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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.
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».