LGL Leukemia and HTLV
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
Samples were obtained from 53 large granular lymphocytic leukemia (LGLL) patients and 10,000 volunteer blood donors (VBD). Sera were screened in an HTLV-1 enzyme immunoassay (EIA) and further analyzed in peptide-specific Western blots (WB). DNAs were analyzed by HTLV-1, -2, -3, and -4-specific PCR. Forty four percent of LGLL patients vs. 0.12 % of VBD had anti-HTLV antibodies via EIA (p < 0.001). WB and PCR revealed that four LGLL patients (7.5%) vs. one VBD patient (0.01%) were infected with HTLV-2 (p < 0.001), suggesting an HTLV-2 etiology in a minority of cases. No LGLL patient was positive for HTLV-1, -3, or -4, whereas only one EIA-positive VBD was positive for HTLV-1 and none for HTLV-3 or -4. The HTLV EIA-positive, PCR-negative LGLL patients' sera reacted to epitopes within HTLV p24 gag and gp21 env. Other then the PTLV/BLV viruses, human endogenous retroviral element HERV K10 was the only sequence homologous to these two HTLV peptides, raising the possibility of cross-reactivity. Although three LGLL patients (5.7%) vs. none of 110 VBD patients tested positive for antibodies to the homologous HERV K10 peptide (p = 0.03), the significance of the anti-HTLV seroreactivity observed in many LGLL patients remains unclear. Interestingly, out of 36 HTLV-1-positive control subjects, 3 (8%) (p = 0.014) were positive for antibodies to HERV K10; all three had myelopathy. Out of 64 HTLV-2-positive control subjects 16 (25%) (p = <0.001) were positive for HERV K10 antibodies, and 4 (6%) of these had myelopathy. Out of 22 subjects with either HTLV-1 or -2 myelopathy, 7 (31.8%) were positive for HERV K10 antibodies, and out of 72 HTLV-infected subjects without myelopathy, 12 (16.7%) were positive for anti-HERV K10 antibodies (p = 0.11). The prevalence of anti-HERV K10 antibodies in these populations and the clinical implications thereof need to be pursued further.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle