Infection with MERS-CoV Causes Lethal Pneumonia in the Common Marmoset
Notice bibliographique
Résumé
The availability of a robust disease model is essential for the development of countermeasures for Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV). While a rhesus macaque model of MERS-CoV has been established, the lack of uniform, severe disease in this model complicates the analysis of countermeasure studies. Modeling of the interaction between the MERS-CoV spike glycoprotein and its receptor dipeptidyl peptidase 4 predicted comparable interaction energies in common marmosets and humans. The suitability of the marmoset as a MERS-CoV model was tested by inoculation via combined intratracheal, intranasal, oral and ocular routes. Most of the marmosets developed a progressive severe pneumonia leading to euthanasia of some animals. Extensive lesions were evident in the lungs of all animals necropsied at different time points post inoculation. Some animals were also viremic; high viral loads were detected in the lungs of all infected animals, and total RNAseq demonstrated the induction of immune and inflammatory pathways. This is the first description of a severe, partially lethal, disease model of MERS-CoV, and as such will have a major impact on the ability to assess the efficacy of vaccines and treatment strategies as well as allowing more detailed pathogenesis studies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».