Viral Causes of Lymphoma: The History of Epstein-Barr Virus and Human T-Lymphotropic Virus 1
Notice bibliographique
Résumé
In 1964, Epstein, Barr, and Achong published a report outlining their discovery of viral particles in lymphoblasts isolated from a patient with Burkitt lymphoma. The Epstein-Barr virus (EBV) was the first human cancer virus to be described, and its discovery paved the way for further investigations into the oncogenic potential of viruses. In the decades following the discovery of EBV, multinational research efforts led to the discovery of further viral causes of various human cancers. Lymphomas are perhaps the cancer type that is most closely associated with oncogenic viruses: infection with EBV, human T-lymphotropic virus 1 (HTLV-1), human immunodeficiency virus (HIV), Kaposi sarcoma-associated herpesvirus/human herpesvirus 8, and hepatitis C virus have all been associated with lymphomagenesis. Lymphomas have also played an important role in the history of oncoviruses, as both the first human oncovirus (EBV) and the first human retrovirus (HTLV-1) were discovered through isolates taken from patients with unique lymphoma syndromes. The history of the discovery of these 2 key oncoviruses is presented here, and their impact on further medical research, using the specific example of HIV research, is briefly discussed.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».