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Enregistrement W2832435301 · doi:10.1128/jvi.00649-18

Feline Leukemia Virus (FeLV) Disease Outcomes in a Domestic Cat Breeding Colony: Relationship to Endogenous FeLV and Other Chronic Viral Infections

2018· article· en· W2832435301 sur OpenAlexaff
Jordan A. Powers, Elliott S. Chiu, Simona Kraberger, Melody Roelke‐Parker, Isabella Lowery, Katelyn Erbeck, Ryan M. Troyer, Scott Carver, Sue VandeWoude

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesColorado State UniversityNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésFeline leukemia virusVirologyBiologyProvirusCATSViral loadImmunologyVirusDiseaseGeneticsGenomeGeneMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endogenous retroviruses are harbored by many animals, and their interactions with exogenous retroviral infections have not been widely studied. Feline leukemia virus (FeLV) is a relevant model system to examine this question, as endogenous and exogenous forms of the virus exist. In this analysis of a large domestic cat breeding colony naturally infected with FeLV, we documented that enFeLV copy number was higher in males and inversely related to FeLV viral load and associated with better FeLV disease outcomes. Females had lower enFeLV copy numbers and were more likely to have progressive FeLV disease and FeLV-B subtypes. FFV viral load was correlated with FeLV progression. FFV, FcaGHV-1, and FeLV displayed markedly different patterns of infection with respect to host demographics. This investigation revealed complex coinfection outcomes and viral ecology of chronic infections in a closed population.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
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

Citations109
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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