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Enregistrement W2403667259 · doi:10.1385/1-59259-227-9:219

Antibodies for Detecting EBV Latent Proteins

2003· article· en· W2403667259 sur OpenAlexaff
Martin Rowe, Anja M. Mehl

Notice bibliographique

RevueHumana Press eBooks · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLytic cycleAntibodyMonoclonal antibodyEpstein–Barr virusImmunofluorescenceVirologyWestern blotBiologyVirusGeneMolecular biologyImmunologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antibodies to many Epstein-Barr virus (EBV) gene products are present in sera from infected human carriers. Historically, the ready demonstration of antibodies to lytic cycle proteins in particular allowed the seroepidemiological studies, which implicated EBV as a factor in various diseases (1–4). However, human sera also contain antibodies to EBV latent gene products, as first demonstrated in an immunofluorescence test that detected predominantly EBNA1 (5). Subsequently, human sera proved to be remarkably useful reagents for detecting and characterizing various latent EBV proteins in Western blot assays (e.g., refs. 6–8). Indeed, even now that monoclonal antibodies (MAbs) are available to many of the EBV latent proteins, human sera continue to be useful for “EBNotyping” assays in which EBV isolates can be distinguished by virtue of the characteristic fingerprint of variable-sized EBNA proteins (e.g., refs. 9–12). An example of EBNotyping is shown in Fig. 1.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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