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Enregistrement W1997892103 · doi:10.1089/vim.2006.0064

Inhibition of Severe Acute Respiratory Syndrome-Associated Coronavirus Infection by Equine Neutralizing Antibody in Golden Syrian Hamsters

2007· article· en· W1997892103 sur OpenAlexaff
Guangyu Zhao, Bing Ni, Haiyan Jiang, Deyan Luo, Marek Pacal, Lili Zhou, Liangyan Zhang, Li Xing, Zhengcai Jia, Zhihua Lin, Li Wang, Jintao Li, Yunfei Liang, Xinfu Shi, Tingting Zhao, Liyun Zhou, Yuzhang Wu, Xiliang Wang

Notice bibliographique

RevueViral Immunology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibodyVirologyCoronavirusImmunologyNeutralizing antibodyRespiratory systemMedicineMesocricetusHamsterTiterSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Antibody titerMiddle East respiratory syndrome coronavirusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)DiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Equine anti-severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus F(ab')(2) has been verified to protect mice from infection with severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus (SARS-CoV). However, before potential clinical application, the antibody needs to be tested in as many animal models as possible to ensure its safety and efficiency. In this study, after verification by various methods that the golden Syrian hamster constitutes a model susceptible to SARS-CoV infection, we confirmed that the antibody could protect animals completely from SARS-CoV infection in the preventive setting. More importantly, the antibody could reduce viral titers or copies by approximately 10(3)- to 10(4)-fold in animal lung after virus exposure, compared with negative control. These data provide further evidence to warrant clinical studies of this antibody in the treatment and prevention of SARS.

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)0,001
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 enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations18
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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