Middle East respiratory syndrome coronavirus (MERS-CoV) causes transient lower respiratory tract infection in rhesus macaques
Notice bibliographique
Résumé
In 2012, a novel betacoronavirus, designated Middle East respiratory syndrome coronavirus or MERS-CoV and associated with severe respiratory disease in humans, emerged in the Arabian Peninsula. To date, 108 human cases have been reported, including cases of human-to-human transmission. The availability of an animal disease model is essential for understanding pathogenesis and developing effective countermeasures. Upon a combination of intratracheal, ocular, oral, and intranasal inoculation with 7 × 10(6) 50% tissue culture infectious dose of the MERS-CoV isolate HCoV-EMC/2012, rhesus macaques developed a transient lower respiratory tract infection. Clinical signs, virus shedding, virus replication in respiratory tissues, gene expression, and cytokine and chemokine profiles peaked early in infection and decreased over time. MERS-CoV caused a multifocal, mild to marked interstitial pneumonia, with virus replication occurring mainly in alveolar pneumocytes. This tropism of MERS-CoV for the lower respiratory tract may explain the severity of the disease observed in humans and the, up to now, limited human-to-human transmission.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».