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Enregistrement W3126075753 · doi:10.3390/microorganisms9020228

HIV-1 Entry and Prospects for Protecting against Infection

2021· review· en· W3126075753 sur OpenAlexafffund
J. Bruxelle, Nino Trattnig, Marianne Mureithi, Elise Landais, Ralph Pantophlet

Notice bibliographique

RevueMicroorganisms · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesAustrian Science FundNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BC
Mots-clésTransmission (telecommunications)ImmunologyHuman immunodeficiency virus (HIV)Viral entryVirologyImmunityMedicineVirusHost (biology)BiologyImmune systemViral replicationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human Immunodeficiency Virus type-1 (HIV-1) establishes a latent viral reservoir soon after infection, which poses a major challenge for drug treatment and curative strategies. Many efforts are therefore focused on blocking infection. To this end, both viral and host factors relevant to the onset of infection need to be considered. Given that HIV-1 is most often transmitted mucosally, strategies designed to protect against infection need to be effective at mucosal portals of entry. These strategies need to contend also with cell-free and cell-associated transmitted/founder (T/F) virus forms; both can initiate and establish infection. This review will discuss how insight from the current model of HIV-1 mucosal transmission and cell entry has highlighted challenges in developing effective strategies to prevent infection. First, we examine key viral and host factors that play a role in transmission and infection. We then discuss preventive strategies based on antibody-mediated protection, with emphasis on targeting T/F viruses and mucosal immunity. Lastly, we review treatment strategies targeting viral entry, with focus on the most clinically advanced entry inhibitors.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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