Epstein‐Barr virus latent gene EBNA‐1 genetic diversity among transplant patients compared with patients with infectious mononucleosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: As a step toward evaluating the association between Epstein-Barr virus genetic diversity and post-transplant lymphoproliferative disorder (PTLD), we conducted a preliminary study to compare the genetic diversity of the EBNA-1 gene among transplant patients and patients with infectious mononucleosis (IM). METHODS: We sequenced the EBNA-1 gene in blood samples from study subjects using Sanger methodology. The sequences were aligned with a reference strain and compared with publicly available sequences. RESULTS: We analyzed 33 study samples and 25 publicly available sequences along with the reference strain B95-8. The evaluable samples were from sixteen patients with IM (median age 14.0 years, range 2-24) and 17 transplant patients. There were six children without PTLD (median age 1.93 years, range 0.79-7.46) and 11 who developed PTLD (median age 5.67 years, range 0.96-17.45). A predominant EBNA-1 variant (P-thr) was identified across the study groups. Differences were observed between the samples from the IM patients compared with the transplant samples. CONCLUSION: The predominant EBNA-1 strain is in contrast to reports of the predominant strain in North America. The results suggest differences between the EBNA-1 strains among the study groups. Further studies will examine the relationship between EBNA-1 strains and PTLD occurrence and outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».