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Enregistrement W1834270560 · doi:10.1111/tme.12049

The rise and fall of <scp>XMRV</scp>

2013· article· en· W1834270560 sur OpenAlexaff
Ourania K. Kakisi, Mark J. Robinson, Kate I. Tettmar, Richard S. Tedder

Notice bibliographique

RevueTransfusion Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetrovirusVirologyVirusBiologyPopulationImmunologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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