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Enregistrement W4379769043 · doi:10.1093/infdis/jiad205

A Pan-Ebolavirus Monoclonal Antibody Cocktail Provides Protection Against Ebola and Sudan Viruses

2023· article· en· W4379769043 sur OpenAlexafffund
Guodong Liu, Shihua He, Michael C. W. Chan, Zirui Zhang, Helene Schulz, Wenguang Cao, Md Niaz Rahim, Jonathan Audet, Lauren Garnett, Anna Z. Wec, Kartik Chandran, Xiangguo Qiu, Logan Banadyga

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Infectious Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensShared HealthAgriculture Food and Rural DevelopmentUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEbola virusEbolavirusVirologyMonoclonal antibodyVesicular stomatitis virusBiologyVesicular StomatitisAntibodyVirusImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Filoviruses, including ebolaviruses and marburgviruses, can cause severe and often fatal disease in humans. Over the past several years, antibody therapy has emerged as a promising strategy for the treatment of filovirus disease. Here, we describe 2 distinct cross-reactive monoclonal antibodies (mAbs) isolated from mice immunized with recombinant vesicular stomatitis virus-based filovirus vaccines. Both mAbs recognized the glycoproteins of multiple different ebolaviruses and exhibited broad but differential in vitro neutralization activities against these viruses. By themselves, each mAb provided partial to full protection against Ebola virus in mice, and in combination, the mAbs provided 100% protection against Sudan virus challenge in guinea pigs. This study identified novel mAbs that were elicited through immunization and able to provide protection from ebolavirus infection, thus enriching the pool of candidate therapeutics for treating Ebola disease.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,309 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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