Infection with MERS-CoV Causes Lethal Pneumonia in the Common Marmoset
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle