Virome Analysis Reveals No Association of Head and Neck Vascular Anomalies with an Active Viral Infection
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».