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Enregistrement W1535977475 · doi:10.1089/vim.2014.0145

Induction of Antiviral Responses Against Avian Influenza Virus in Embryonated Chicken Eggs with Toll-Like Receptor Ligands

2015· article· en· W1535977475 sur OpenAlexafffund
Neda Barjesteh, Jennifer T. Brisbin, Shahriar Behboudi, Éva Nagy, Shayan Sharif

Notice bibliographique

RevueViral Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésEmbryonatedIn ovoVirologyBiologyTiterInfluenza A virus subtype H5N1InterferonVirusChorioallantoic membraneTLR2ReceptorToll-like receptorMicrobiologyEmbryoInnate immune systemCell biologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early responses against viruses, such as avian influenza virus (AIV), may be induced by Toll-like receptor (TLR) pathways. In the present study, an in ovo model was employed to study the antiviral activities of TLR ligands. It was hypothesized that administration of TLR ligands in ovo at the appropriate dose and time can reduce AIV titer in embryonated chicken eggs. Moreover, the study aimed to determine the mechanisms involved in the TLR-mediated antiviral responses in the chorioallantoic membrane (CAM). Embryonated eggs (10-14 day old) were treated with TLR2, 4, 7, and 21 ligands using different doses and times pre- and post-AIV infection. The results revealed that treatment of embryonated chicken eggs with TLR ligands reduced AIV replication. Further analysis showed that TLR ligands induced interferon (IFN)-γ and IFN stimulatory genes in the CAM, which may have played a role in the reduction of the AIV titer. The timing and dose of TLR ligands administration had significant impacts on the outcome of the treated eggs. In conclusion, the present study demonstrated that the in ovo route may be employed to determine the antiviral characteristics of TLR ligands against AIV.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,294 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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