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Enregistrement W2403002815

[Sequencing and analysis of N gene of street rabies virus isolated from different hosts in Zhejiang province].

2014· article· en· W2403002815 sur OpenAlexaff
Xiaoguang Wang, Yong-Liang Lei, Xiaoyan Tao, Hao Li, Xinxin Shen, Pengcheng Yu, Cui-Ping Yin, Shengli Meng, Xinying Wang, Qing Tang

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2014
Typearticle
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRabies virusRabiesBiologyVirologyPhylogenetic treeGenotypeVirusHomo sapiensGeneZoologyGeneticsGeographyArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To elucidate the characteristics of genetic variability and its relationship with prevalence, through sequencing and analysis of N gene among street rabies virus isolated from different hosts (homo sapiens, ferret badger, dog) in Zhejiang province. METHODS: Samples were screened and confirmed by direct fluorescence assay and reverse transcript PCR. Sequences were analyzed using bio-information software. RESULTS: Eighteen street rabies virus strains were identified, including 2 from homo sapiens, 5 from ferret badger, and 11 from dog. Similarities of N gene and N protein were calculated to be 89.7%-100.0% and 98.4%-100.0% respectively. Mutations occurred in N gene were almost non-sense mutations. In addition,Data from phylogenetic analysis showed that all these strains could be classified into traditional genotype 1. CONCLUSION: The prevalence of rabies viruses among different hosts in Zhejiang province had certain regional properties. Rabies viruses isolated from the same kind of host or from the same/adjacent county/counties had the closest relationship. However, the characteristics of rabies virus prevalent in homo sapiens were somewhat complicated. In summary, the transmission of street rabies virus in Zhejiang province was from dogs to ferret badgers and homo sapiens, and the virus could circulate and cross-regional transmit among dogs and ferret badgers.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,191 · 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'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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
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