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Enregistrement W3007139978 · doi:10.4236/health.2020.128074

Instability of Nucleic Acids in Airborne Microorganisms under Far Infrared Radiation

2020· article· en· W3007139978 sur OpenAlexfundno aff
En-Jing Li, Jun Lu, Shuming Dong, Mei-Zi Zhang, Steven Cen, Lian-Jing Li, Huang Wei-hong

Notice bibliographique

RevueHealth · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfection Control and Ventilation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Genetics
Mots-clésRNAVirusVirologyMicroorganismRNA virusNucleic acidBiologyMicrobiologyBacteriaGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emergence of zoonotic-human pathogens is proven to be a lethal threat to public health, and RNA virus including influenza viruses, severe acute respiratory syndrome coronavirus, middle east respiratory syndrome coronavirus, and COVID-19, plays a pivotal role. As those viruses as airborne microorganisms spread mainly by tiny airborne particles, it is important to de-active those airborne particles before their entry into human bodies. In this study, we investigated the effect of far infrared (FIR) radiation on inhibition of airborne microorganisms. The result confirmed that double stand DNA from airborne microorganisms containing RNA viruses was stable under mild FIR radiation. However, single strand RNA from them was found to be sensitive to FIR radiation, indicating that RNA virus in airborne particles is instable under FIR radiation. Based on this observation, two models on usage of FIR radiation to prevent RNA virus transmission by air and cure RNA virus infection were proposed. Then, this study suggests that FIR radiation has the potential to be a cheap, convenient, and efficient method in clinic to treat RNA virus.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,225

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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