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Enregistrement W2170623211 · doi:10.2337/diabetes.50.11.2451

International Workshop on Lessons From Animal Models for Human Type 1 Diabetes

2001· review· en· W2170623211 sur OpenAlexaff
Ezio Bonifacio, Mark A. Atkinson, George S. Eisenbarth, David Serreze, Thomas W. H. Kay, Edwin Lee‐Chan, Bhagirath Singh

Notice bibliographique

RevueDiabetes · 2001
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueDiabetes and associated disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesJuvenile Diabetes Research Foundation International
Mots-clésAutoantibodyNodType 1 diabetesNOD miceDiabetes mellitusAutoimmunityMedicineInsulinImmunologyInternal medicineEndocrinologyAntigenAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several self-antigens have been reported as targets of the autoimmune response in nonobese diabetic (NOD) mice. The aim of this workshop was to identify autoantibody assays that could provide useful markers of autoimmunity in this animal model for type 1 diabetes. More than 400 serum samples from NOD (4, 8, and 12 weeks of age and at diabetes onset), BALB/c, and B6 mice were collected from six separate animal facilities, coded, and distributed to five laboratories for autoantibody measurement. Insulin autoantibodies (IAA) were measured by radiobinding assay (RBA) by four laboratories and by enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) in one laboratory. Using the 99th percentile of BALB/c and B6 control mice as the threshold definition of positivity, IAA by RBA were detected in NOD mice at frequencies ranging from 10 to 30% at age 4 weeks, from 26 to 56% at 8 weeks, from 42 to 56% at 12 weeks, and from 15 to 75% at diabetes onset. With ELISA, IAA signals differed significantly between control mouse strains and increased with age in both control and NOD mice, with frequencies in NOD animals being 0% at 4 weeks, 14% at 8 weeks, 19% at 12 weeks, and 42% at diabetes onset. For IAA, the ELISA results were relatively discordant with those of RBA. GAD autoantibody (GADA) and IA-2 autoantibody (IA-2A) signals obtained by RBA were low (maximum 2.5% of total) but were increased in NOD mice compared with control mice at diabetes onset (GADA 29-50%; IA-2A 36-47%). ELISA also detected GADA (42%) and IA-2A (50%) at diabetes onset, with results concordant with those of RBA. Remarkably, GADA and IA-2A frequencies varied significantly with respect to the source colony of NOD mice. Furthermore, whereas neither GADA nor IA-2A correlated with IAA, there was strong concordance between GADA and IA-2A in individual mice. Sera with increased binding to GAD and IA-2 also had increased binding to the unrelated antigen myelin oligodendrocyte glycoprotein, and binding to GAD could not be inhibited with excess unlabeled antigen, suggesting nonspecific interactions. In sum, this workshop demonstrated that IAA measured by sensitive RBA are a marker of autoimmunity in NOD mice and draw into question the true nature of GADA and IA-2A in this animal model.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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