The rise and fall of <scp>XMRV</scp>
Notice bibliographique
Résumé
Due to the relatively recent emergence of the human T-lymphotropic and the human immunodeficiency viruses, enthusiasm for the identification of novel viruses, especially retroviruses, with pathogenic potential in humans, remains high. Novel technologies are now available with the ability to search for unknown viruses, such as gene arrays and new generation sequencing of tissue and other samples. In 2006, chip technology identified a novel retrovirus in human prostate cancer (PCa) tissue samples. Due to close homology to a mouse retrovirus, the virus was named xenotropic murine leukaemia virus-related virus (XMRV). Ever since the initial disease association with PCa, XMRV has stirred a lot of attention and concern worldwide for the medical community, public health officials and in particular global transfusion services. Public response, in this new era of electronic communication and advocacy was rapid, wide and unprecedented. In this review, we outline the course of biomedical research efforts that were put forward internationally in the process of determining the risk to the human population, the response of the blood banking community and review the current state of knowledge of xenotropic murine retroviruses. Although XMRV is no longer regarded as an infection of humans, a lesson was learnt in modern virology that holds deeper implications for biomedical research, particularly stem cell generation and transplantation practices.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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 | 0,005 |
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 ».