Novel Insights into the Pathogenesis of the Graffi Murine Leukemia Retrovirus
Notice bibliographique
Résumé
The Graffi murine leukemia virus (MuLV) was isolated in 1954 by Arnold Graffi, who characterized it as a myeloid leukemia-inducing retrovirus. He and his team, however, soon observed the intriguing phenomenon of hematological diversification, which corresponded to a decrease of myeloid leukemias and an increase of other types of leukemias. Recently, we derived two different molecular clones corresponding to ecotropic nondefective genomes that were named GV-1.2 and GV-1.4. The induced leukemias were classified as myeloid based on morphological analysis of blood smears. In this study, we further characterized the two variants of the Graffi murine retrovirus, GV-1.2 and GV-1.4, in three different strains of mice. We show that the Graffi MuLV is a multipotent retrovirus capable of inducing both lymphoid (T- and B-cell) and nonlymphoid (myeloid, erythroid, megakaryocytic) leukemia. Many of these are very complex with concomitant expression of different hematopoietic lineages. Interestingly, a high percentage of megakaryocytic leukemias, a type of leukemia rarely observed with MuLVs, arise in the FVB/n strain of mice. The genetic backgrounds of the different strains of mice influence greatly the results. Furthermore, the enhancer region, different for GV-1.2 and GV-1.4, plays a pivotal role in the disease specificity: GV-1.2 induces more lymphoid leukemias, and GV-1.4 induces more nonlymphoid ones.
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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 | 0,001 |
| 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 ».