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Enregistrement W3190907413 · doi:10.1111/imm.13399

Sensitive detection of anti‐spike antibodies enables improved understanding of SARS‐CoV‐2 pathogenesis

2021· editorial· en· W3190907413 sur OpenAlexaff
Simon Milling

Notice bibliographique

RevueImmunology · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathogenesisAntibodySpike (software development)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Spike ProteinVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyComputational biologyMedicineImmunologyPathologyComputer scienceDiseaseInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass vaccination of the global population against SARS-CoV-2 will, we hope, turn the tide against this devastating pandemic. To complement vaccinations, better tools are needed to enable viral infections and immunological protection to be monitored. Accurate tools provide sound data for informed decision-making at many levels, from personal to governmental. The measurement of viral RNA is currently routinely used to detect active infections, but only gives a positive result during infection and is unable to reveal historic infections. Tests involving a detection of SARS-CoV-2-specific antibodies can reveal prior exposures to virus and can measure anti-viral immune responses induced after natural infection or after vaccination. They may eventually also be used to predict an individual's likelihood of becoming re-infected. Here, we report on the development of a sensitive ELISA technique to detect multiple isotypes of antibodies against the spike glycoprotein, in samples of both serum and saliva. This paper provides an important step towards understanding the immune response to SARS-CoV-2 and may therefore eventually help us to effectively control it.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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