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Enregistrement W2100872495 · doi:10.1186/1743-422x-7-41

Antibody dependent enhancement of frog virus 3 infection

2010· article· en· W2100872495 sur OpenAlexafffund
Heather E. Eaton, Emily Penny, Craig R. Brunetti

Notice bibliographique

RevueVirology Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyVirologyAntibodyVirusAntibody-dependent enhancementImmunologyViral replication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Viruses included in the family Iridoviridae are large, icosahedral, dsDNA viruses that are subdivided into 5 genera. Frog virus 3 (FV3) is the type species of the genus Ranavirus and the best studied iridovirus at the molecular level. Typically, antibodies directed against a virus act to neutralize the virus and limit infection. Antibody dependent enhancement occurs when viral antibodies enhance infectivity of the virus rather than neutralize it. RESULTS: Here we show that anti-FV3 serum present at the time of FV3 infection enhances infectivity of the virus in two non-immune teleost cell lines. We found that antibody dependent enhancement of FV3 was dependent on the Fc portion of anti-FV3 antibodies but not related to complement. Furthermore, the presence of anti-FV3 serum during an FV3 infection in a non-immune mammalian cell line resulted in neutralization of the virus. Our results suggest that a cell surface receptor specific to teleost cell lines is responsible for the enhancement. CONCLUSIONS: This report represents the first evidence of antibody dependent enhancement in iridoviruses. The data suggests that anti-FV3 serum can either neutralize or enhance viral infection and that enhancement is related to a novel antibody dependent enhancement pathway found in teleosts that is Fc dependent.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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