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Enregistrement W2892970977 · doi:10.1002/cpcb.64

Identification, Localization, and Quantification of HIV Reservoirs Using Microscopy

2018· article· en· W2892970977 sur OpenAlexaff
Lisa Prevedel, Nancy Ruel, Paul Castellano, Carla Dillard Smith, Shaily Malik, Courtney Villeux, Morgane Bomsel, Susan Morgello, Eliseo A. Eugenín

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Cell Biology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésIdentification (biology)MicroscopyHuman immunodeficiency virus (HIV)Computational biologyBiologyVirologyMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The major barrier to eradicating human immunodeficiency virus-1 (HIV) infection is the generation and extended survival of HIV reservoirs. In order to eradicate HIV infection, it is essential to detect, quantify, and characterize circulating and tissue-associated viral reservoirs in infected individuals. Currently, PCR-based technologies and Quantitative Viral Outgrowth Assays (Q-VOA) are the gold standards to detect viral reservoirs. However, these methods are limited to detecting circulating viral reservoirs, and it has been shown that they misrepresent the size of the reservoirs, largely because they detect only one component of the HIV life cycle and are unable to detect viral reservoirs in tissues. Here, we described the use of multiple detection systems to identify integrated HIV DNA or viral mRNA and several HIV proteins in circulating and tissue reservoirs using improved staining and microscopy techniques. We believe that this imaging-based approach for detecting HIV reservoirs will lead to breakthroughs necessary to eradicate these reservoirs. © 2018 by John Wiley & Sons, Inc.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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