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Enregistrement W2974855623 · doi:10.1371/journal.pntd.0007695

Anti-ganglioside antibodies in patients with Zika virus infection-associated Guillain-Barré Syndrome in Brazil

2019· article· en· W2974855623 sur OpenAlexfundno aff
Juan Rivera‐Correa, Isadora Cristina de Siqueira, Sabrina Mota, Mateus Santana do Rosário, Pedro Antônio Pereira de Jesus, J. Ernst, Ana Rodrı́guez

Notice bibliographique

RevuePLoS neglected tropical diseases · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesSchool of Medicine, New York UniversityYork UniversityNYU Langone Medical Center
Mots-clésZika virusGuillain-Barre syndromeGangliosideAntibodyImmunologyVirologyAutoantibodyMedicineVirusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zika virus infection is associated with the development of Guillain-Barré syndrome (GBS), a neurological autoimmune disorder caused by immune recognition of gangliosides and other components at nerve membranes. Using a high-throughput ELISA, we have analyzed the anti-glycolipid antibody profile, including gangliosides, of plasma samples from patients with Zika infections associated or not with GBS in Salvador, Brazil. We have observed that Zika patients that develop GBS present higher levels of anti-ganglioside antibodies when compared to Zika patients without GBS. We also observed that a broad repertoire of gangliosides was targeted by both IgM and IgG anti-self antibodies in these patients. Since Zika virus infects neurons, which contain membrane gangliosides, antigen presentation of these infected cells may trigger the observed autoimmune anti-ganglioside antibodies suggesting direct infection-induced autoantibodies as a cause leading to GBS development. Collectively, our results establish a link between anti-ganglioside antibodies and Zika-associated GBS in patients.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations50
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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