A Meta-Analysis of Rhesus Macaques (<i>Macaca mulatta</i>), Cynomolgus Macaques (<i>Macaca fascicularis</i>), African green monkeys (<i>Chlorocebus aethiops</i>), and Ferrets (<i>Mustela putorius furo</i>) as Large Animal Models for COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Animal models are at the forefront of biomedical research for studies of viral transmission, vaccines, and pathogenesis, yet the need for an ideal large animal model for COVID-19 remains. We used a meta-analysis to evaluate published data relevant to this need. Our literature survey contained 22 studies with data relevant to the incidence of common COVID-19 symptoms in rhesus macaques (Macaca mulatta), cynomolgus macaques (Macaca fascicularis), African green monkeys (Chlorocebus aethiops), and ferrets (Mustela putorius furo). Rhesus macaques had leukocytosis on Day 1 after inoculation and pneumonia on Days 7 and 14 after inoculation, in frequencies that were similar enough to humans to reject the null hypothesis of a Fisher exact test. However, the differences in overall presentation of disease were too different from that of humans to successfully identify any of these 4 species as an ideal large animal of COVID-19. The greatest limitation to the current study is a lack of standardization in experimentation and reporting. To expand our understanding of the pathology of COVID-19 and evalu- ate vaccine immunogenicity, we must extend the unprecedented collaboration that has arisen in the study of COVID-19 to include standardization of animal-based research in an effort to find the optimal animal model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».