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Enregistrement W4286001090 · doi:10.1128/jvi.00885-22

Detecting Sources of Immune Activation and Viral Rebound in HIV Infection

2022· article· en· W4286001090 sur OpenAlexafffund
Stephen W. Wietgrefe, Lijie Duan, Jodi Anderson, Guillermo Marqués, Mark A Sanders, Nathan W. Cummins, Andrew D. Badley, Curtis Dobrowolski, Jonathan Karn, Amélie Pagliuzza, Nicolas Chomont, Gérémy Sannier, Mathieu Dubé, Daniel E. Kaufmann, Paul Zuck, Guoxin Wu, Bonnie J. Howell, Cavan Reilly, Alon Herschhorn, Timothy W. Schacker, Ashley T. Haase

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of CanadaNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesFonds de recherche du Québec
Mots-clésImmune systemBiologyVirologyHuman immunodeficiency virus (HIV)VirusImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anti-retroviral therapy (ART) has greatly improved the quality and length of life for people living with HIV, but immune activation does not normalize during ART, and persistent immune activation has been linked to increased morbidity and mortality. We report a comparison of assays of two potential sources of immune activation during ART: rare cells producing HIV and the virus' major viral protein, p24, benchmarked on a cell model of active and latent infections and a method to visualize HIV-producing cells. We show that assays of HIV envelope mRNA (EDITS assay), gag mRNA, and p24 (Flow-FISH, HIV-Flow. and ultrasensitive p24 immunoassay) detect HIV-producing cells and p24 at sensitivities of one infected cell in a million uninfected cells, thereby providing validated tools to explore sources of immune activation during ART in the lymphoid and other tissue reservoirs.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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