Cross-Reactive Neutralizing Antibodies Directed against Pandemic H1N1 2009 Virus Are Protective in a Highly Sensitive DBA/2 Mouse Influenza Model
Notice bibliographique
Résumé
Our ability to rapidly respond to an emerging influenza pandemic is hampered somewhat by the lack of a susceptible small-animal model. To develop a more sensitive model, we pathotyped 18 low-pathogenic non-mouse-adapted influenza A viruses of human and avian origin in DBA/2 and C57BL/6 mice. The majority of the isolates (13/18) induced severe morbidity and mortality in DBA/2 mice upon intranasal challenge with 1 million infectious doses. Also, at a 100-fold-lower dose, more than 50% of the viruses induced severe weight loss, and mice succumbed to the infection. In contrast, only two virus strains were pathogenic for C57BL/6 mice upon high-dose inoculation. Therefore, DBA/2 mice are a suitable model to validate influenza A virus vaccines and antiviral therapies without the need for extensive viral adaptation. Correspondingly, we used the DBA/2 model to assess the level of protection afforded by preexisting pandemic H1N1 2009 virus (H1N1pdm) cross-reactive human antibodies detected by a hemagglutination inhibition assay. Passive transfer of these antibodies prior to infection protected mice from H1N1pdm-induced pathogenicity, demonstrating the effectiveness of these cross-reactive neutralizing antibodies in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».