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Enregistrement W2175273407 · doi:10.1111/petr.12610

The genetic diversity of Epstein–Barr virus in the setting of transplantation relative to non‐transplant settings: A feasibility study

2015· article· en· W2175273407 sur OpenAlexafffund
Upton Allen, Pingzhao Hu, Sérgio L. Pereira, Joan Robinson, Tara Paton, Joseph Beyene, Nasser Khodai‐Booran, Anne I. Dipchand, Diane Hébert, Vicky L. Ng, Thomas Nalpathamkalam, Stanley Read

Notice bibliographique

RevuePediatric Transplantation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensSickKids FoundationStollery Children's HospitalHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchOntario Genomics Institute
Mots-clésTransplantationSanger sequencingGenomeDNA sequencingGeneGenetic variationGenetic diversityBiologyEpstein–Barr virusVirusMedicineVirologyReference genomeGeneticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines EBV strains from transplant patients and patients with IM by sequencing major EBV genes. We also used NGS to detect EBV DNA within total genomic DNA, and to evaluate its genetic variation. Sanger sequencing of major EBV genes was used to compare SNVs from samples taken from transplant patients vs. patients with IM. We sequenced EBV DNA from a healthy EBV-seropositive individual on a HiSeq 2000 instrument. Data were mapped to the EBV reference genomes (AG876 and B95-8). The number of EBNA2 SNVs was higher than for EBNA1 and the other genes sequenced within comparable reference coordinates. For EBNA2, there was a median of 15 SNV among transplant samples compared with 10 among IM samples (p = 0.036). EBNA1 showed little variation between samples. For NGS, we identified 640 and 892 variants at an unadjusted p value of 5 × 10(-8) for AG876 and B95-8 genomes, respectively. We used complementary sequence strategies to examine EBV genetic diversity and its application to transplantation. The results provide the framework for further characterization of EBV strains and related outcomes after organ transplantation.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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