Participatory role of natural killer and natural killer T cells in atherosclerosis: lessons learned from in vivo mouse studiesThis paper is one of a selection of papers published in this Special Issue, entitled Young Investigator's Forum.
Notice bibliographique
Résumé
Atherosclerosis is a multifactor, highly complex disease with numerous aetiologies that work synergistically to promote lesion development. One of the emerging components that drive the development of both early- and late-stage atherosclerotic lesions is the participation of both the innate and acquired immune systems. In both humans and animal models of atherosclerosis, the most prominent cells that infiltrate evolving lesions are macrophages and T lymphocytes. The functional loss of either of these cell types reduces the extent of atherosclerosis in mice that were rendered susceptible to the disease by deficiency of either apolipoprotein E or the LDL (low density lipoprotein) receptor. In addition to these major immune cell participants, a number of less prominent leukocyte populations that can modulate the atherogenic process are also involved. This review will focus on the participatory role of two "less prominent" immune components, namely natural killer (NK) cells and natural killer T (NKT) cells. Although this review will highlight the fact that both NK and NKT cells are not sufficient for causing the disease, the roles played by both these cells types are becoming increasingly important in understanding the complexity of this disease process.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».