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Enregistrement W2099214157 · doi:10.1089/108729001753231713

CpG Motif Identification for Veterinary and Laboratory Species Demonstrates That Sequence Recognition Is Highly Conserved

2001· article· en· W2099214157 sur OpenAlexaff
Robert Rankin, Reno Pontarollo, Xenia P. Ioannou, Arthur Μ. Krieg, Rolf Hecker, Lorne A. Babiuk, Sylvia van Drunen Littel‐van den Hurk

Notice bibliographique

RevueAntisense and Nucleic Acid Drug Development · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Response and Inflammation
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyImmunostimulantCpG OligodeoxynucleotideCpG siteComputational biologyImmune systemConserved sequenceIn vitroDNA sequencingSequence motifDNAImmunologyGeneticsGeneBase sequenceDNA methylationGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oligodinucleotides containing CpG motifs stimulate vertebrate immune cells in vitro, have proven efficacy in murine disease models and are currently being tested in human clinical trials as therapies for cancer, allergy, and infectious disease. As there are no known immunostimulatory motifs for veterinary species, the potential of CpG DNA as a veterinary pharmaceutical has not been investigated. Here, optimal CpG motifs for seven veterinary and three laboratory species are described. The preferential recognition of a GTCGTT motif was strongly conserved across two vertebrate phyla, although a GACGTT motif was optimal for inbred strains of mice and rabbits. In a subsequent adjuvanticity trial, the in vitro screening methodology was validated in sheep, representing the first demonstration of CpG DNA efficacy in a veterinary species. These results should provide candidate immunostimulant and therapeutic drugs for veterinary use and enable the testing of CpG DNA in large animal models of human disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,202 · 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
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

Citations234
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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