MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2036522322 · doi:10.4161/viru.2.3.16133

Humanized mice for<i>Salmonella</i><i>typhi</i>infection: new tools for an old problem

2011· article· en· W2036522322 sur OpenAlexafffund
M. Firoz Mian, Elisabeth A. Pek, Meghan J. Chenoweth, Brian K. Coombes, Ali A. Ashkar

Notice bibliographique

RevueVirulence · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésTyphoid feverSalmonella typhiSalmonella entericaBiologyAntimicrobialVirologySalmonellaHuman pathogenImmunologyMicrobiologyBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonella enterica serovar Typhi (S. typhi), is a human restricted pathogen and the causal agent of typhoid fever. Although the use of antimicrobial drugs or vaccines has served as an effective therapeutics strategy against typhoid fever, the recent surge in multidrug resistant strains of S. typhi presents a major health concern worldwide. Progress on typhoid research has been limited in the past due to the lack of a suitable animal model that recapitulates the hallmark immunological features of human typhoid fever. We have recently developed a humanized immune system (HIS) mouse model that after intravenous challenge with S. typhi displayed classical manifestations of human typhoid fever including meningitis, liver pathology and mortality. Concurrent to our studies, two other groups also have developed humanized mouse models of S. typhi infections employing different protocols. All these recently adopted animal models of S. typhi infections provide promise for a new era of S. typhi research that may expedite detailed understanding of the cellular and molecular mechanisms of this bacterial infection and investigations of new antimicrobials and vaccines for effective control.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,113 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueVirulenceMême sujetSalmonella and Campylobacter epidemiologyTravaux en français237 207