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Enregistrement W2121026738 · doi:10.3390/v4091711

Human Leukocyte Antigen (HLA) Class I Down-Regulation by Human Immunodeficiency Virus Type 1 Negative Factor (HIV-1 Nef): What Might We Learn From Natural Sequence Variants?

2012· review· en· W2121026738 sur OpenAlexafffund
Philip Mwimanzi, Tristan J. Markle, Takamasa Ueno, Mark A. Brockman

Notice bibliographique

RevueViruses · 2012
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanada Research Chairs
Mots-clésViremiaHuman leukocyte antigenImmunologyBiologyContext (archaeology)Immune systemEvasion (ethics)CD8VirologyVirusAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV-1 causes a chronic infection in humans that is characterized by high plasma viremia, progressive loss of CD4+ T lymphocytes, and severe immunodeficiency resulting in opportunistic disease and AIDS. Viral persistence is mediated in part by the ability of the Nef protein to down-regulate HLA molecules on the infected cell surface, thereby allowing HIV-1 to evade recognition by antiviral CD8+ T lymphocytes. Extensive research has been conducted on Nef to determine protein domains that are required for its immune evasion activities and to identify critical cellular co-factors, and our mechanistic understanding of this process is becoming more complete. This review highlights our current knowledge of Nef-mediated HLA class I down-regulation and places this work in the context of naturally occurring sequence variation in this protein. We argue that efforts to fully understand the critical role of Nef for HIV-1 pathogenesis will require greater analysis of patient-derived sequences to elucidate subtle differences in immune evasion activity that may alter clinical outcome.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,015

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,260 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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