Interval Between Infections and Viral Hierarchy Are Determinants of Viral Interference Following Influenza Virus Infection in a Ferret Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Epidemiological studies suggest that, following infection with influenza virus, there is a short period during which a host experiences a lower susceptibility to infection with other influenza viruses. This viral interference appears to be independent of any antigenic similarities between the viruses. We used the ferret model of human influenza to systematically investigate viral interference. METHODS: Ferrets were first infected then challenged 1-14 days later with pairs of influenza A(H1N1)pdm09, influenza A(H3N2), and influenza B viruses circulating in 2009 and 2010. RESULTS: Viral interference was observed when the interval between initiation of primary infection and subsequent challenge was <1 week. This effect was virus specific and occurred between antigenically related and unrelated viruses. Coinfections occurred when 1 or 3 days separated infections. Ongoing shedding from the primary virus infection was associated with viral interference after the secondary challenge. CONCLUSIONS: The interval between infections and the sequential combination of viruses were important determinants of viral interference. The influenza viruses in this study appear to have an ordered hierarchy according to their ability to block or delay infection, which may contribute to the dominance of different viruses often seen in an influenza season.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».