Development and Characterization of a Sin Nombre Virus Transmission Model in Peromyscus maniculatus
Notice bibliographique
Résumé
), and few studies have been performed examining its transmission in deer mouse populations. Studying SNV and other hantaviruses can be difficult due to the need to propagate the virus in vivo for subsequent experiments. We show that when compared with standard intramuscular infection, the intraperitoneal infection of deer mice can be as effective in producing SNV stocks with a high viral RNA copy number, and this method of infection provides a more reproducible infection model. Furthermore, the age and sex of the infected deer mice have little effect on viral replication and shedding. We also describe a reliable model of direct experimental SNV transmission. We examined the transmission of SNV between deer mice and found that direct contact between deer mice is the main driver of SNV transmission rather than exposure to contaminated excreta/secreta, which is thought to be the main driver of transmission of the virus to humans. Furthermore, increases in heat shock responses or testosterone levels in SNV-infected deer mice do not increase the replication, shedding, or rate of transmission. Here, we have demonstrated a model for the transmission of SNV between deer mice, the natural rodent reservoir for the virus. The use of this model will have important implications for further examining SNV transmission and in developing strategies for the prevention of SNV infection in deer mouse populations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».