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Enregistrement W2130480536 · doi:10.1086/368166

High Frequency of Human Herpesvirus 6 DNA in Multiple Sclerosis Plaques Isolated by Laser Microdissection

2003· article· en· W2130480536 sur OpenAlexaff
Claudio Cermelli, Rossana Berti, Samantha S. Soldan, Michael Mayne, James M. Dambrosia, Samuel K. Ludwin, Steven Jacobson

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCytomegalovirus and herpesvirus research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaser capture microdissectionPathologyMultiple sclerosisPolymerase chain reactionWhite matterDNAHuman herpesvirus 6MicrodissectionAutopsyMedicineBiologyVirusHerpesviridaeVirologyViral diseaseImmunologyGeneMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequency of human herpesvirus 6 (HHV-6) DNA was assessed in autopsy material from multiple sclerosis (MS) plaques and normal-appearing white matter (NAWM) from brains of persons with MS, healthy brains, and brains of persons with other neurologic diseases. Specific areas from formalin-fixed, paraffin-embedded brain tissue samples were isolated by laser microscope. DNA was extracted from laser microdissected brain material, and HHV-6 genomic sequences were amplified by nested polymerase chain reaction. We analyzed 44 NAWM samples and 64 MS plaques from 13 patients with MS, 46 samples from 13 patients with non-MS neurologic disorders, and 41 samples from 12 healthy control brains. Of the 44 NAWM samples, 7 (15.9%) were positive for HHV-6 DNA sequences, versus 37 (57.8%) of 64 MS plaques (P<.0005). HHV-6 DNA was detected in 10 (21.7%) of 46 samples from patients with non-MS neurologic disorders and in 11 (26.8%) of 41 samples from patients without known neurologic disease. Although the frequency of HHV-6 DNA did not differ significantly by sample type, HHV-6 DNA was significantly more common in MS plaques, suggesting that HHV-6 may play a role in MS pathogenesis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations134
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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