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Enregistrement W1921028801 · doi:10.1093/infdis/jiv449

Escape From Monoclonal Antibody Neutralization Affects Henipavirus Fitness In Vitro and In Vivo

2015· article· en· W1921028801 sur OpenAlexaff
Viktoriya Borisevich, Benhur Lee, Andrew C. Hickey, Blair L. DeBuysscher, Christopher C. Broder, Heinz Feldmann, Barry Rockx

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésNeutralizationVirologyMonoclonal antibodyBiologyAntibodyIn vitroNeutralizing antibodyIn vivoVirulenceViral replicationVirusGlycoproteinImmunologyGeneMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Henipaviruses are zoonotic viruses that can cause severe and acute respiratory diseases and encephalitis in humans. To date, no vaccine or treatments are approved for human use. The presence of neutralizing antibodies is a strong correlate of protection against lethal disease in animals. However, since RNA viruses are prone to high mutation rates, the possibility that these viruses will escape neutralization remains a potential concern. In the present study, we generated neutralization-escape mutants, using 6 different monoclonal antibodies, and studied the effect of these neutralization-escape mutations on in vitro and in vivo fitness. These data provide a mechanism for overcoming neutralization escape by use of cocktails of cross-neutralizing monoclonal antibodies that recognize residues within the glycoprotein that are important for virus replication and virulence.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,334

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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