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Enregistrement W3008837008 · doi:10.3389/fnmol.2020.00009

Canine Adenovirus 2: A Natural Choice for Brain Circuit Dissection

2020· review· en· W3008837008 sur OpenAlex
Andréanne Lavoie, Baohua Liu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Molecular Neuroscience · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConnaught FundCanada Foundation for Innovation
Mots-clésTransduction (biophysics)TropismNeuroscienceBiologyViral vectorCytotoxic T cellTissue tropismGross anatomyCell typeComputational biologyCellGeneVirologyAnatomyIn vitroGeneticsVirusRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canine adenovirus-2 (CAV) is a canine pathogen that has been used in a variety of applications, from vaccines against more infectious strains of CAV to treatments for neurological disorders. With recent engineering, CAV has become a natural choice for neuroscientists dissecting the connectivity and function of brain circuits. Specifically, as a reliable genetic vector with minimal immunogenic and cytotoxic reactivity, CAV has been used for the retrograde transduction of various types of projection neurons. Consequently, CAV is particularly useful when studying the anatomy and functions of long-range projections. Moreover, combining CAV with conditional expression and transsynaptic tracing results in the ability to study circuits with cell- and/or projection-type specificity. Lastly, with the well-documented knowledge of viral transduction, new innovations have been developed to increase the transduction efficiency of CAV and circumvent its tropism, expanding the potential of CAV for circuit analysis.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,309 · 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