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Enregistrement W2521381331 · doi:10.3390/v8090261

Cell Culture Models for the Investigation of Hepatitis B and D Virus Infection

2016· review· en· W2521381331 sur OpenAlexfundno aff
Éloi R. Verrier, Che C. Colpitts, Catherine Schuster, Mirjam B. Zeisel, Thomas F. Baumert

Notice bibliographique

RevueViruses · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis B Virus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversité de StrasbourgInstitut National de la Santé et de la Recherche MédicaleAgence Nationale de la RechercheInterregEuropean Commission
Mots-clésVirologyHepatitis D virusHepatitis B virusVirusHepatitis DHepatocellular carcinomaCell cultureBiologyDiseaseImmunologyMedicineCancer researchPathologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic hepatitis B virus (HBV) and hepatitis D virus (HDV) infections are major causes of liver disease and hepatocellular carcinoma worldwide. Despite the presence of an efficient preventive vaccine, more than 250 million patients are chronically infected with HBV. Current antivirals effectively control but only rarely cure chronic infection. While the molecular biology of the two viruses has been characterized in great detail, the absence of robust cell culture models for HBV and/or HDV infection has limited the investigation of virus-host interactions. Native hepatoma cell lines do not allow viral infection, and the culture of primary hepatocytes, the natural host cell for the viruses, implies a series of constraints restricting the possibilities of analyzing virus-host interactions. Recently, the discovery of the sodium taurocholate co-transporting polypeptide (NTCP) as a key HBV/HDV cell entry factor has opened the door to a new era of investigation, as NTCP-overexpressing hepatoma cells acquire susceptibility to HBV and HDV infections. In this review, we summarize the major cell culture models for HBV and HDV infection, discuss their advantages and limitations and highlight perspectives for future developments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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