Antibody Profiles Characteristic of<i>Mycobacterium tuberculosis</i>Infection State
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between specific antibody profiles and tuberculosis (TB) state was investigated by measuring serum antibody levels to six Mycobacterium tuberculosis antigens in human subjects grouped into four diagnostic categories: active disease, inactive (past) tuberculosis, latent infection without radiographic chest abnormalities, and infection free. Statistical data analyses showed that the latter two groups were serologically indistinguishable and that active tuberculosis and inactive tuberculosis were characterized by different antibody profiles. Antibodies to the 38-kDa antigen, alanine dehydrogenase, and Rv2626c were associated with active TB, while antibodies to the 16-kDa antigen, ferredoxin A, and ESAT-6 were associated with inactive TB. Thus, the targets of the immune response vary with tuberculosis state. The correlation between bacterial antigen production and infection stage was investigated in mice infected with M. tuberculosis by bacterial transcription profiling. It was found that levels of transcripts encoding the six M. tuberculosis antigens varied during infection. Together, the data indicate that antigen composition of tubercle bacilli varies with stage of infection and that immunoprofiling can distinguish between tuberculosis states.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».