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Enregistrement W4280541820 · doi:10.1017/s0031182022000579

<i>Schistosoma mansoni</i> miracidia: revisiting motility and survival parameters for improved computational modelling

2022· article· en· W4280541820 sur OpenAlexaff
Renata Perotto de Souza, Vanessa Fey Pascoal, Thomas N. Vilches, Hélio Radke Bittencourt, Laura R. P. Utz, Carlos Graeff-Teixeira

Notice bibliographique

RevueParasitology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSchistosoma mansoniBiologyMotilityInfectivitySchistosomiasisLarvaSchistosomaSnailHelminthsZoologyEcologyImmunologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Schistosoma mansoni is the main causative agent of intestinal schistosomiasis which affects millions of people worldwide. At the larval stage, miracidia are released into bodies of water where they utilize their motility to successfully infect their intermediate host, snails. Here, we revisit the motility and survival of S. mansoni miracidia throughout its life span. Briefly, miracidia motility was monitored at 30-min and 60-min intervals under the presence/absence of natural/artificial light. Based on a subjective evaluation of activity, body shape and transparency, 6 categories of miracidia activity were established from its fully active stage to its immobile larva stage. The estimated life span of miracidia was 5.8 and 3.5 h in the experiments with 60-min and 30-min observation intervals, respectively. Death was defined by an absence of cilia and body movement. When mobility was used as a proxy for infectivity, infective miracidia were detected at 2.5 and 4.5 h, respectively. The present miracidia motility and survival re-evaluation supports parameters optimization for computational modelling of schistosomiasis transmission dynamics. Target control interventions, especially at late stages next to transmission interruption, may greatly benefit from improved modelling studies.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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