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Enregistrement W2339684523 · doi:10.2174/1570162x13666150608104412

Restriction Factors in HIV-1 Disease Progression

2015· review· en· W2339684523 sur OpenAlexafffund
Natacha Mérindol, Lionel Berthoux

Notice bibliographique

RevueCurrent HIV Research · 2015
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésAPOBEC3GTetherinSAMHD1DiseaseContext (archaeology)ImmunologyBiologyInterferonHuman immunodeficiency virus (HIV)PhenotypeVirologyMedicineViral replicationGeneGeneticsVirusReverse transcriptaseViral envelopeInternal medicineRNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About 35 million people worldwide were living with HIV-1 at the end of 2013 and over 25 million have already died of AIDS. AIDS patients show high variability in the speed of disease progression in the absence of treatment. While certain immunological traits have been shown to correlate with accelerated or slowed progression in some subjects, including slow progressors, factors controlling HIV-1 replication and disease kinetics remain largely enigmatic. The importance of T lymphocytes and of protective HLA-alleles is undeniable, but not sufficient to explain every attenuated phenotype. A thorough understanding of HIV-1 infection control in these patient subsets may help the development of novel strategies for treatment and prevention. Restriction factors are type I interferon-induced specialized cellular proteins that block viruses at different steps of their life cycle. TRIM5α, Mx2/MxB, TRIM22/Staf50, SAMHD1, p21/CDKN1, tetherin/BST2/CD137, APOBEC3G and APOBEC3F have all been proposed to inhibit HIV-1, often with gene variant- or cellular context-specificity. Recent evidence highlights their possible implication in AIDS disease progression. In this review, we depict their restrictive activity against HIV-1 and recapitulate the latest data on their potential role in vivo, in both normal and slow progressors.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,900
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,021

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 Opus0,274
Tête enseignante GPT0,502
Écart entre enseignants0,228 · 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.

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

Citations37
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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