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Enregistrement W2904027880 · doi:10.1128/jvi.01548-18

Equine-Origin Immunoglobulin Fragments Protect Nonhuman Primates from Ebola Virus Disease

2018· article· en· W2904027880 sur OpenAlexafffund
Hualei Wang, Gary Wong, Wenjun Zhu, Shihua He, Yongkun Zhao, Feihu Yan, Md Niaz Rahim, Yuhai Bi, Zirui Zhang, Keding Cheng, Hongli Jin, Zengguo Cao, Xuexing Zheng, Weiwei Gai, Jieying Bai, Weijin Chen, Yong Zou, Yuwei Gao, George F. Gao, Songtao Yang, Xianzhu Xia, Xiangguo Qiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNational Science and Technology Major ProjectYouth Innovation Promotion Association of the Chinese Academy of SciencesPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEbola virusVirologyEbolavirusBiologyAntibodyDiseaseAntiserumImmunologyVirusMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

EBOV is one of the deadliest viruses to humans. It has been over 40 years since EBOV was first reported, but no cure is available. Research breakthroughs over the past 5 years have shown that MAbs constitute an effective therapy for EBOV infections. However, MAbs are expensive and difficult to produce in large amounts and therefore may only play a limited role during an epidemic. A cheaper alternative is required, especially since EBOV is endemic in several third world countries with limited medical resources. Here, we used a standard protocol to produce large amounts of antiserum F(ab′) 2 fragments from horses vaccinated with an EBOV vaccine, and we tested the protectiveness in monkeys. We showed that F(ab′) 2 was effective in 100% of monkeys even after the animals were visibly ill with EBOV disease. Thus, F(ab′) 2 could be a very good option for large-scale treatments of patients and should be advanced to clinical testing.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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