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Enregistrement W2766407388 · doi:10.4049/jimmunol.194.supp.123.8

Peanut allergy: a mouse model comparison (HYP4P.309)

2015· article· en· W2766407388 sur OpenAlexaff
Devi Jhaveri, Tracey L. Bonfield

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Immunology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFood Allergy and Anaphylaxis Research
Établissements canadiensRichmond Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnaphylaxisPeanut allergySpleenSalineMedicineImmunologyAllergyFood allergyInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Peanut induced anaphylaxis often results in a bi-phasic response, associated with a second anaphylaxis once current treatment interventions have been removed. Previous reports have suggested that this response is associated with elevated levels of platelet activating factor. Our studies have focused on refining the murine model of peanut anaphylaxis with the hypothesis that we can generate a model that recapitulates the anaphylactic response to peanuts. We used BALB/c and C3H/HeJ mice (N=20 for each study) mice were sensitized weekly for 6 weeks with crude peanut extract in cholera toxin. Mice were then grouped for crude peanut extract or saline challenge by intra-peritoneal injection. In all mice, temperatures and clinical scores were accessed both early post injection as well as 2 hours later. Serum, lungs, spleen, and liver were stored from all animals for future studies. The BALB/c strain had a mean temperature change from baseline of 0.2 C⁰ for the controls initial post IP versus the 1.89 C⁰ for the challenged mice. The C3H/HeJ strain had a mean temperature change from baseline of 0.1 C⁰ for the controls at the initial post IP versus the 4.2 C⁰ change for the challenged mice. Similar results were noted at the 2 hour mark with the C3H/HeJ strain with the greater temperature change. Both strains had notable changes in clinical scores between the control and challenge groups. This was more pronounced in the C3H/HeJ mice both clinically and by temperature measurement.

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)0,000
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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