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Enregistrement W2917192149 · doi:10.3389/fvets.2019.00053

Porcine Hemagglutinating Encephalomyelitis Virus: A Review

2019· review· en· W2917192149 sur OpenAlexaboutno aff
Juan Carlos Mora-Díaz, Pablo Piñeyro, E. Fiona Houston, Jeffrey J. Zimmerman, Luis G. Giménez‐Lirola

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de La Plata
Mots-clésBiologyVirusEncephalomyelitisVirologyDiseaseCoronavirusOutbreakImmunologyCoronaviridaeOffspringMultiple sclerosisMedicinePregnancyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)GeneticsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. PHEV shares the same genomic organization, replication strategy, and expression of viral proteins as other nidoviruses. PHEV produces vomiting and wasting disease (VWD) and/or encephalomyelitis, being the only known neurotropic coronavirus affecting pigs. First clinical outbreak was reported in 1957 in Ontario, Canada. Although pigs are the only species susceptible to natural PHEV infections, the virus displays neurotropism in mice and Wistar rats. Clinical disease, morbidity, and mortality is age-dependent and generally reported only in piglets under 4 weeks old. The primary site of replication of PHEV in pigs is the respiratory tract, and it can be further spread to the central nervous system through the peripheral nervous system via different pathways. The diagnosis of PHEV can be made using a combination of direct and indirect detection methods. The virus can be isolated from different tissues within the acute phase of the clinical signs using primary and secondary pig-derived cell lines. PHEV agglutinates the erythrocytes of mice, rats, chickens, and several other animals. PCR-based methods are useful to identify and subsequently isolate animals that are actively shedding the virus. The ability to detect antibodies allows producers to know the status of first-litter gilts and evaluate their risk of tier offspring to infection. PHEV is highly prevalent and circulates subclinically in most swine herds worldwide. PHEV-related disease is not clinically relevant in most of the swine-producing countries, most likely because of dams are immune to PHEV which may confer passive immunity to their offspring. However, PHEV should be considered a major source of economic loss because of the high mortality on farms with high gilt replacement rates, specific pathogen-free animals, and gnotobiotic swine herds. Thus, in the absence of current PHEV vaccines, promoting virus circulation on farms with early exposure to gilts and young sows could induce maternal immunity and prevent disease in piglets.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations134
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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