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Enregistrement W2962120366 · doi:10.3390/v11070645

Vesicular Stomatitis Virus-Based Vaccines Provide Cross-Protection against Andes and Sin Nombre Viruses

2019· article· en· W2962120366 sur OpenAlexafffund
Bryce M. Warner, Derek R. Stein, Rohit K. Jangra, Megan M. Slough, Patrycja Sroga, Angela Sloan, Kathy L. Frost, Stephanie A. Booth, Kartik Chandran, David Safronetz

Notice bibliographique

RevueViruses · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésVirologyVesicular stomatitis virusBiologyVirusVesicular StomatitisHantavirusAttenuated vaccineGeneticsVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Andes virus (ANDV) and Sin Nombre virus (SNV) are the main causative agents responsible for hantavirus cardiopulmonary syndrome (HCPS) in the Americas. HCPS is a severe respiratory disease with a high fatality rate for which there are no approved therapeutics or vaccines available. Some vaccine approaches for HCPS have been tested in preclinical models, but none have been tested in infectious models in regard to their ability to protect against multiple species of HCPS-causing viruses. Here, we utilize recombinant vesicular stomatitis virus-based (VSV) vaccines for Andes virus (ANDV) and Sin Nombre virus (SNV) and assess their ability to provide cross-protection in infectious challenge models. We show that, while both rVSVΔG/ANDVGPC and rVSVΔG/SNVGPC display attenuated growth as compared to wild type VSV, each vaccine is able to induce a cross-reactive antibody response. Both vaccines protected against both homologous and heterologous challenge with ANDV and SNV and prevented HCPS in a lethal ANDV challenge model. This study provides evidence that the development of a single vaccine against HCPS-causing hantaviruses could provide protection against multiple agents.

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 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 enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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

Citations29
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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