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Enregistrement W2801155269 · doi:10.3390/v10040210

Prior Puma Lentivirus Infection Modifies Early Immune Responses and Attenuates Feline Immunodeficiency Virus Infection in Cats

2018· article· en· W2801155269 sur OpenAlexaff
Wendy S. Sprague, Ryan M. Troyer, Xin Zheng, Britta A. Wood, Martha MacMillan, Scott Carver, Susan VandeWoude

Notice bibliographique

RevueViruses · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésFeline immunodeficiency virusLentivirusCATSVirologyImmune systemBiologyVirusViral loadImmunologyImmunodeficiencyViral diseaseMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We previously showed that cats that were infected with non-pathogenic Puma lentivirus (PLV) and then infected with pathogenic feline immunodeficiency virus (FIV) (co-infection with the host adapted/pathogenic virus) had delayed FIV proviral and RNA viral loads in blood, with viral set-points that were lower than cats infected solely with FIV. This difference was associated with global CD4⁺ T cell preservation, greater interferon gamma (IFN-γ) mRNA expression, and no cytotoxic T lymphocyte responses in co-infected cats relative to cats with a single FIV infection. In this study, we reinforced previous observations that prior exposure to an apathogenic lentivirus infection can diminish the effects of acute infection with a second, more virulent, viral exposure. In addition, we investigated whether the viral load differences that were observed between PLV/FIV and FIV infected cats were associated with different immunocyte phenotypes and cytokines. We found that the immune landscape at the time of FIV infection influences the infection outcome. The novel findings in this study advance our knowledge about early immune correlates and documents an immune state that is associated with PLV/FIV co-infection that has positive outcomes for lentiviral diseases.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,274 · 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.

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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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