Neuroinvasion by Human Respiratory Coronaviruses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Human coronaviruses (HCoV) cause common colds but can also infect neural cell cultures. To provide definitive experimental evidence for the neurotropism and neuroinvasion of HCoV and its possible association with multiple sclerosis (MS), we have performed an extensive search and characterization of HCoV RNA in a large panel of human brain autopsy samples. Very stringent reverse transcription-PCR with two primer pairs for both viral strains (229E and OC43), combined with Southern hybridization, was performed on samples from 90 coded donors with various neurological diseases (39 with MS and 26 with other neurological diseases) or normal controls (25 patients). We report that 44% (40 of 90) of donors were positive for 229E and that 23% (21 of 90) were positive for OC43. A statistically significant higher prevalence of OC43 in MS patients (35.9%; 14 of 39) than in controls (13.7%; 7 of 51) was observed. Sequencing of nucleocapsid protein (N) gene amplicons revealed point mutations in OC43, some consistently found in three MS patient brains and one normal control but never observed in laboratory viruses. In situ hybridization confirmed the presence of viral RNA in brain parenchyma, outside blood vessels. The presence of HCoV in human brains is consistent with neuroinvasion by these respiratory pathogens. Further studies are needed to distinguish between opportunistic and disease-associated viral presence in human brains.
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.
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 | 0,000 | 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 découle