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Notice bibliographique
Résumé
Genetic profiling may help to define different clinical forms of leprosy. The severity of the dis-ease depends partly on how an individual’s immune system re-sponds to the causative organ-ism, Mycobacterium leprae. Tu-berculoid leprosy is typically a self-limited disease with a low bacterial load. In contrast, pa-tients who have lepromatous leprosy present with dissemi-nated lesions and high bacterial loads, which reflects the sup-pression of cell-mediated immu-nity (see pages 55 and 71 in this issue). To determine the reason for this difference in immune re-sponse, Bleharski and colleagues compared the patterns of ex-pression of about 12 000 genes between patients with either form of leprosy. They demon-strated that there were clear dif-ferences in the expression of certain genes within the skin le-sions between the tuberculoid and lepromatous groups. Specif-ically, they found an increase in the expression of type 2 cyto-kines in the lepromatous sam-ples, which had been previously associated with immune sup-pression. However, they also discovered an increase in the ex-pression of receptors in the leukocyte immunoglobulin-like receptor family. Hypothesizing that these receptors may also in-hibit the immune response, they found that manipulating them with antibodies indeed resulted in an imbalance between the cytokines necessary for mount-ing an inflammatory response. Within a larger context, the authors state that the impor-tance of such findings indicates that genes involved in bene-ficial or maladaptive immune responses can be identified, which may lead to a greater un-derstanding of disease progres-sion in general, and perhaps therapy. (Bleharski et al. Science
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,916 | 0,869 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».