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Enregistrement W3195868522 · doi:10.1016/j.immuni.2021.08.015

Live imaging of SARS-CoV-2 infection in mice reveals that neutralizing antibodies require Fc function for optimal efficacy

2021· article· en· W3195868522 sur OpenAlexafffund
Irfan Ullah, Jérémie Prévost, Mark S. Ladinsky, Helen Stone, Maolin Lu, Sai Priya Anand, Guillaume Beaudoin-Bussières, Kelly Symmes, Mehdi Benlarbi, Shilei Ding, Romain Gasser, Corby Fink, Yaozong Chen, Alexandra Tauzin, Guillaume Goyette, Catherine Bourassa, Halima Medjahed, Matthias Mack, Kunho Chung, Craig B. Wilen, Gregory A. Dekaban, Jimmy D. Dikeakos, Emily A. Bruce, Daniel E. Kaufmann, Leonidas Stamatatos, Andrew T. McGuire, Jonathan Richard, Marzena Pazgier, Pamela J. Björkman, Walther Mothes, Andrés Finzi, Priti Kumar, Pradeep D. Uchil

Notice bibliographique

RevueImmunity · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensWestern UniversityMcGill University Health CentreUniversité de MontréalMcGill UniversityCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute of General Medical SciencesU.S. ArmyNational Institutes of HealthFonds de Recherche du Québec - SantéGovernment of South AustraliaFondation du CHUMCanada Foundation for InnovationCanadian Institutes of Health ResearchUniformed Services University of the Health SciencesLeukemia and Lymphoma Society
Mots-clésAntibodyEffectorVirologyImmune systemImmunologyBiologyNeutralizationNasal administrationNeutralizing antibodySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)In vivoBioluminescence imagingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)VirusMedicineDiseaseCell cultureLuciferasePathologyInfectious disease (medical specialty)Transfection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations237
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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