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Enregistrement W2905109065 · doi:10.24272/j.issn.2095-8137.2017.054

马尔堡病毒豚鼠模型的建立及其特征研究

2018· article· zh· W2905109065 sur OpenAlexaff
Gary Wong, Estella Moffat, Hideki Ebihara, Carissa Embury‐Hyatt, Wen-Guang Cao, Shi-Hua He, Zi-Rui Zhang, Wen-Jun Zhu, Xiang-Guo Qiu

Notice bibliographique

Revue动物学研究 · 2018
Typearticle
Languezh
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious Diseases
Mots-clésBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Angolan strain of Marburg virus (MARV/Ang) can cause lethal disease in humans with a case fatality rate of up to 90%, but infection of immunocompetent rodents do not result in any observable symptoms. Our previous work includes the development and characterization of a MARV/Ang variant that can cause lethal disease in mice (MARV/Ang-MA), with the aim of using this tool to screen for promising prophylactic and therapeutic candidates. An intermediate animal model is needed to confirm any findings from mice studies before testing in the gold-standard non-human primate (NHP) model. In this study, we serially passaged the clinical isolate of MARV/Ang in the livers and spleens of guinea pigs until a variant emerged that causes 100% lethality in guinea pigs (MARV/Ang-GA). Animals infected with MARV/Ang-GA showed signs of filovirus infection including lymphocytopenia, thrombocytopenia, and high viremia leading to spread to major organs, including the liver, spleen, lungs, and kidneys. The MARV/Ang-GA guinea pigs died between 7–9 days after infection, and the LD50 was calculated to be 1.1×10–1 TCID50 (median tissue culture infective dose). Mutations in MARV/Ang-GA were identified and compared to sequences of known rodent-adapted MARV/Ang variants, which may benefit future studies characterizing important host adaptation sites in the MARV/Ang viral genome.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,763
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,031

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,339 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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