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Enregistrement W2987728506 · doi:10.7554/elife.22206.023

Author response: Control of immune ligands by members of a cytomegalovirus gene expansion suppresses natural killer cell activation

2017· peer-review· en· W2987728506 sur OpenAlexaff
Ceri A. Fielding, Michael P. Weekes, Luís Nobre, Eva Růčková, Gavin S. Wilkie, João A. Paulo, Chiwen Chang, Nicolás M. Suárez, James A. Davies, Robin Antrobus, Richard J. Stanton, Rebecca Aicheler, Hester Nichols, John Trowsdale, Andrew J. Davison, Steven P. Gygi, Peter Tomašec, Paul J. Lehner, Gavin W. G. Wilkinson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmune Cell Function and Interaction
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmune systemBiologyImmunologyCytomegalovirusHuman cytomegalovirusVirusVirologyHerpesviridaeViral disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytomegalovirus (CMV) is one of eight herpesviruses that can infect humans. Most people will at some point become infected with CMV, yet the virus tends only to cause serious disease in people whose immune system is not working properly. Individuals living with HIV/AIDS and organ transplant recipients (who have to take drugs that suppress their immune system to prevent the organ being rejected) are particularly vulnerable to CMV infections. Critically, the virus can cross the placenta to infect of the foetus. CMV infection in the womb can cause miscarriage, lead to severe developmental problems in babies and is a major cause of deafness. Herpesvirus infections are for life. While the immune system cannot eliminate CMV, it does have many systems that combine to sense and control infections. Natural killer cells are known to play a critical role in detecting and destroying cells infected with CMV. The virus, in turn, has nine genes that help to protect it against natural killer cells. This includes two genes that belong to a group of similar genes called the US12 family, but it is not clear whether other members of this gene family also provide protection against natural killer cells. Fielding et al. now show that at least four members of the US12 gene family help CMV to evade natural killer cells. For example, two members work together to target a human protein called B7-H6 that acts a sensor to alert natural killer cells if a particular cell is infected. However, the impact of the US12 family goes even wider. The whole family works together to control proteins that are found on the surface of human cells, and many of these proteins appear to be involved in regulating the immune response. The findings of Fielding et al. provide an insight into how the US12 gene family works, and how CMV has evolved to escape the human immune system. New therapies to control CMV infections are urgently needed so the next challenge is to design new antiviral agents that will target CMV’s defence systems.

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)0,004
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,292
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2920,132

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,270 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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