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Enregistrement W2896457232 · doi:10.21873/invivo.11382

Virome Analysis Reveals No Association of Head and Neck Vascular Anomalies with an Active Viral Infection

2018· article· en· W2896457232 sur OpenAlexaff
Nora Franke, Michael Bette, André Marquardt, Thomas Briese, W. Ian Lipkin, C Kurz, Jovine Ehrenreich, Elisabeth Mack, Bianka Baying, Vladimı́r Beneš, Fiona R. Rodepeter, Andreas Neff, Afshin Teymoortash, Behfar Eivazi, Urban W. Geisthoff, Boris A. Stuck, Udo Bakowsky, Robert Mandić

Notice bibliographique

RevueIn Vivo · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePolyomavirus and related diseases
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesEuropean Molecular Biology LaboratoryUniklinikum Giessen und MarburgPhilipps-Universität Marburg
Mots-clésLymphatic systemPathogenesisVascular malformationHuman viromePathologyBiologyVascular anomalyMedicineGeneticsGeneRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Vascular anomalies encompass different vascular malformations [arteriovenous (AVM), lymphatic (LM), venous lymphatic (VLM), venous (VM)] and vascular tumors such as hemangiomas (HA). The pathogenesis of vascular anomalies is still poorly understood. Viral infection was speculated as a possible underlying cause. MATERIALS AND METHODS: A total of 13 human vascular anomalies and three human skin control tissues were used for viral analysis. RNA derived from AVM (n=4) and normal skin control (n=3) tissues was evaluated by RNA sequencing. The Virome Capture Sequencing Platform for Vertebrate Viruses (VirCapSeq-VERT) was deployed on 10 tissues with vascular anomalies (2×AVM, 1×HA, 1×LM, 2×VLM, 4×VM). RESULTS: RNA sequencing did not show any correlation of AVM with viral infection. By deploying VirCapSeq-VERT, no consistent viral association was seen in the tested tissues. CONCLUSION: The analysis does not point to the presence of an active viral infection in vascular anomalies. However, transient earlier viral infections, e.g. during pregnancy, cannot be excluded with this approach.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,212

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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