Bibliographic record
Abstract
ResumenRecientes estudios han demostrado las propiedades únicas del sistema inmunitario innato, conocidas como memoria inmunitaria innata, inmunidad imprimada "priming immunity" o inmunidad entrenada.Estas propiedades se han descrito como la capacidad del sistema inmunitario innato para aprender de experiencias microbianas previas, lo que mejora la supervivencia tras una infección posterior.En esta revisión, presentamos los conocimientos actuales existentes sobre la inmunidad entrenada en invertebrados y ofrecemos una visión global de estas capacidades en moluscos marinos cultivados, que actualmente se ven amenazados por enfermedades recurrentes.Los estudios han demostrado que la exposición de la microbiota ambiental a patógenos o a elementos derivados, puede proporcionar una respuesta más fuerte y mejor protección frente a futuras infecciones.Estos estudios ponen en evidencia características comunes y diferentes de protección, mecanismos, especificidad y duración que varían según los marcadores inmunitarios y los métodos de estimulación.A pesar de que sólo se conocen parcialmente las bases celulares y moleculares de estas respuestas, se han sugerido efectos sobre la fagocitosis, las poblaciones de hemocitos, la apoptosis, el estrés oxidativo y la expresión de genes inmunitarios.Por último, proponemos un contexto para que futuras investigaciones vayan más allá de las pruebas actuales, y aborden las posibles limitaciones en la aplicación de estrategias basadas en la inmunidad entrenada para controlar enfermedades.El entrenamiento inmunitario puede ofrecer una oportunidad única para promover el desarrollo sostenible de la acuicultura de moluscos marinos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.667 | 0.475 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".