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Enregistrement W2892975616 · doi:10.3389/fimmu.2018.02219

Genetic Resistance to Mycobacterium tuberculosis Infection and Disease

2018· review· en· W2892975616 sur OpenAlexafffund
Marlo Möller, Craig Kinnear, Marianna Orlova, Elouise E. Kroon, Paul D. van Helden, Erwin Schurr, Eileen G. Hoal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchSouth African Medical Research CouncilNational Research Foundation
Mots-clésTuberculosisMycobacterium tuberculosisTuberculinDiseaseLatent tuberculosisImmunologyMedicineEpidemiologyBiologyVirologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural history studies of tuberculosis (TB) have revealed a spectrum of clinical outcomes after exposure to Mycobacterium tuberculosis, the cause of TB. Not all individuals exposed to the bacterium will become diseased and depending on the infection pressure, many will remain infection-free. Intriguingly, complete resistance to infection is observed in some individuals (termed resisters) after intense, continuing M. tuberculosis exposure. After successful infection, the majority of individuals will develop latent TB infection (LTBI). This infection state is currently (and perhaps imperfectly) defined by the presence of a positive tuberculin skin test (TST) and/or interferon gamma release assay (IGRA), but no detectable clinical disease symptoms. The majority of healthy individuals with LTBI are resistant to clinical TB, indicating that infection is remarkably well-contained in these non-progressors. The remaining 5-15% of LTBI positive individuals will progress to active TB. Epidemiological investigations have indicated that the host genetic component contributes to these infection and disease phenotypes, influencing both susceptibility and resistance. Elucidating these genetic correlates is therefore a priority as it may translate to new interventions to prevent, diagnose or treat TB. The most successful approaches in resistance/susceptibility investigation have focused on specific infection and disease phenotypes and the resister phenotype may hold the key to the discovery of actionable genetic variants in TB infection and disease. This review will not only discuss lessons from epidemiological studies, but will also focus on the contribution of epidemiology and functional genetics to human genetic resistance to M. tuberculosis infection and disease.

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)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations52
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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