Characterization of Sudan Ebolavirus infection in ferrets
Notice bibliographique
Résumé
// Andrea Kroeker 1, 2 , Shihua He 1, 2 , Marc-Antoine de La Vega 1, 3, 4 , Gary Wong 1, 5 , Carissa Embury-Hyatt 6 and Xiangguo Qiu 1, 2 1 Special Pathogens Program, National Microbiology Laboratory, Public Health Agency of Canada, Winnipeg, Manitoba, Canada 2 Department of Medical Microbiology, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada 3 Department of Immunology, University of Manitoba, Winnipeg, Manitoba, Canada 4 Département de microbiologie-infectiologie et d’immunologie, Université Laval, Quebec City, Québec, Canada 5 CAS Key Laboratory of Pathogenic Microbiology and Immunology, Institute of Microbiology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China 6 Canadian Food Inspection Agency, National Centre for Foreign Animal Disease, Winnipeg, Manitoba, Canada Correspondence to: Xiangguo Qiu, email: xiangguo.qiu@phac-aspc.gc.ca Keywords: ferrets, Sudan, Ebolavirus, animal model, characterization Received: October 05, 2016 Accepted: March 30, 2017 Published: May 08, 2017 ABSTRACT Sudan virus (SUDV) outbreaks in Africa are highly lethal; however, the development and testing of novel antivirals and vaccines for this virus has been limited by a lack of suitable animal models. Non-human primates (NHP) remain the gold standard for modeling filovirus disease, but they are not conducive to screening large numbers of experimental compounds and should only be used to test the most promising candidates. Therefore, other smaller animal models are a valuable asset. We have recently developed a guinea-pig adapted SUDV virus that is lethal in guinea pigs. In our current study, we show that ferrets are susceptible to wild-type SUDV, providing a small animal model to directly study clinical isolates, screen experimental anti-SUDV compounds and potentially study viral transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».