Differential pathogenesis of closely related 2018 Nigerian outbreak clade III Lassa virus isolates
Notice bibliographique
Résumé
Nigeria continues to experience ever increasing annual outbreaks of Lassa fever (LF). The World Health Organization has recently declared Lassa virus (LASV) as a priority pathogen for accelerated research leading to a renewed international effort to develop relevant animal models of disease and effective countermeasures to reduce LF morbidity and mortality in endemic West African countries. A limiting factor in evaluating medical countermeasures against LF is a lack of well characterized animal models outside of those based on infection with LASV strain Josiah originating form Sierra Leone, circa 1976. Here we genetically characterize five recent LASV isolates collected from the 2018 outbreak in Nigeria. Three isolates were further evaluated in vivo and despite being closely related and from the same spatial / geographic region of Nigeria, only one of the three isolates proved lethal in strain 13 guinea pigs and non-human primates (NHP). Additionally, this isolate exhibited atypical pathogenesis characteristics in the NHP model, most notably respiratory failure, not commonly described in hemorrhagic cases of LF. These results suggest that there is considerable phenotypic heterogeneity in LASV infections in Nigeria, which leads to a multitude of pathogenesis characteristics that could account for differences between subclinical and lethal LF infections. Most importantly, the development of disease models using currently circulating LASV strains in West Africa are critical for the evaluation of potential vaccines and medical countermeasures.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».