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Enregistrement W2806422799 · doi:10.1186/s12987-018-0100-y

Zika virus crosses an in vitro human blood brain barrier model

2018· article· en· W2806422799 sur OpenAlexafffund
Judie B. Alimonti, Maria Ribecco‐Lutkiewicz, Caroline Sodja, Anna Jezierski, Danica Stanimirovic, Qing Liu, Arsalan S. Haqqani, Wayne Conlan, Mahmud Bani‐Yaghoub

Notice bibliographique

RevueFluids and Barriers of the CNS · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésBlood–brain barrierInduced pluripotent stem cellZika virusProgenitor cellNeural stem cellBiologyFlavivirusCentral nervous systemVirologyIn vitroNeuroscienceCell biologyHuman brainStem cellImmunologyVirusEmbryonic stem cellGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zika virus (ZIKV) is a flavivirus that is highly neurotropic causing congenital abnormalities and neurological damage to the central nervous systems (CNS). In this study, we used a human induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived blood brain barrier (BBB) model to demonstrate that ZIKV can infect brain endothelial cells (i-BECs) without compromising the BBB barrier integrity or permeability. Although no disruption to the BBB was observed post-infection, ZIKV particles were released on the abluminal side of the BBB model and infected underlying iPSC-derived neural progenitor cells (i-NPs). AXL, a putative ZIKV cellular entry receptor, was also highly expressed in ZIKV-susceptible i-BEC and i-NPs. This iPSC-derived BBB model can help elucidate the mechanism by which ZIKV can infect BECs, cross the BBB and gain access to the CNS.

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 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 enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,429

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

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · 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.

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

Citations83
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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