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Enregistrement W2140795039 · doi:10.3390/toxins6010380

Active Immunity Induced by Passive IgG Post-Exposure Protection against Ricin

2014· article· en· W2140795039 sur OpenAlexaff
Charles Hu, Junfei Yin, Damon Chau, John W. Cherwonogrodzky, Weigang Hu

Notice bibliographique

RevueToxins · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxin Mechanisms and Immunotoxins
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRicinImmunityPassive immunityImmunologyChemistryVirologyMedicineBiochemistryImmune systemToxin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Therapeutic antibodies can confer an instant protection against biothreat agents when administered. In this study, intact IgG and F(ab')2 from goat anti-ricin hyperimmune sera were compared for the protection against lethal ricin mediated intoxication. Similar ricin-binding affinities and neutralizing activities in vitro were observed between IgG and F(ab')2 when compared at the same molar concentration. In a murine ricin intoxication model, both IgG and F(ab')2 could rescue 100% of the mice by one dose (3 nmol) administration of antibodies 1 hour after 5 × LD50 ricin challenge. Nine days later, when the rescued mice received a second ricin challenge (5 × LD50), only the IgG-treated mice survived; the F(ab')2-treated mice did not. The experimental design excluded the possibility of residual goat IgG responsible for the protection against the second ricin challenge. Results confirmed that the active immunity against ricin in mice was induced quickly following the passive delivery of a single dose of goat IgG post-exposure. Furthermore, it was demonstrated that the induced active immunity against ricin in mice lasted at least 5 months. Therefore, passive IgG therapy not only provides immediate protection to the victim after ricin exposure, but also elicits an active immunity against ricin that subsequently results in long term protection.

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 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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations8
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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