Faculty Opinions recommendation of Lessons from the host defences of bats, a unique viral reservoir.
Notice bibliographique
Résumé
There have been several major outbreaks of emerging viral diseases, including Hendra, Nipah, Marburg and Ebola virus diseases, severe acute respiratory syndrome (SARS) and Middle East respiratory syndrome (MERS)-as well as the current pandemic of coronavirus disease 2019 (COVID-19). Notably, all of these outbreaks have been linked to suspected zoonotic transmission of bat-borne viruses. Bats-the only flying mammal-display several additional features that are unique among mammals, such as a long lifespan relative to body size, a low rate of tumorigenesis and an exceptional ability to host viruses without presenting clinical disease. Here we discuss the mechanisms that underpin the host defence system and immune tolerance of bats, and their ramifications for human health and disease. Recent studies suggest that 64 million years of adaptive evolution have shaped the host defence system of bats to balance defence and tolerance, which has resulted in a unique ability to act as an ideal reservoir host for viruses. Lessons from the effective host defence of bats would help us to better understand viral evolution and to better predict, prevent and control future viral spillovers. Studying the mechanisms of immune tolerance in bats could lead to new approaches to improving human health. We strongly believe that it is time to focus on bats in research for the benefit of both bats and humankind. PMID: 33473223
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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 | 0,003 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,376 | 0,244 |
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 ».