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Enregistrement W2169343004 · doi:10.3109/08916934.2011.523267

Design considerations in building<i>in silico</i>equivalents of common experimental influenza virus assays

2011· article· en· W2169343004 sur OpenAlexafffund
Benjamin P. Holder, Laura E. Liao, Philippe Simon, Guy Boivin, Catherine A. A. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueAutoimmunity · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité LavalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCompute Canada
Mots-clésIn silicoOrdinary differential equationVirusOseltamivirComputer scienceInfluenza A virusProcess (computing)Strain (injury)Computational biologyInfectious disease (medical specialty)VirologyApplied mathematicsBiological systemBiologyMathematicsDifferential equationDiseaseMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experimentation in vitro is a vital part of the process by which the clinical and epidemiological characteristics of a particular influenza virus strain are determined. We detail the considerations which must be made in designing appropriate theoretical/mathematical models of these experiments and show how modeling can increase the information output of such experiments. Starting from a traditional system of ordinary differential equations, common to infectious disease modeling, we broaden the approach by using an agent-based model, applicable to more general experimental geometries and assumptions about the biological properties of viruses, cell and their interaction. Within this framework, we explore the limits of the assumptions made by more traditional models and the conditions under which these assumptions begin to break down, requiring the use of more sophisticated models. We apply the agent-based model to experimental plaque growth of two influenza strains, one resistant to the antiviral oseltamivir, and extract the values of key infection parameters specific to each strain.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,296
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,125 · 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

Citations39
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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