L’impact de la grossesse sur l’amplitude et la diversité de la reconnaissance antigénique des lymphocytes T cytotoxiques dirigés contre le VIH-1
Bibliographic record
Abstract
La transmission mère-enfant (TME) du VIH-1 est un des enjeux majeurs de la pandémie. Une meilleure compréhension de la réponse des lymphocytes T cytotoxiques CD8+ (LTC) VIH-spécifiques lors de la grossesse facilitera le design de stratégies optimales pour diminuer la TME. Notre objectif est donc de caractériser l’amplitude et la diversité de la reconnaissance antigénique des LTC VIH-spécifiques avant, pendant et après la grossesse chez des femmes infectées par le VIH-1. Nos résultats montrent pour la première fois que l’initiation et la progression de la grossesse, à elles seules, n'ont que peu d’influence sur l’amplitude et la diversité de la reconnaissance antigénique des réponses LTC en termes de production d’IFN‐. Ces résultats indiquent que les femmes infectées par le VIH conservent une immunocompétence durant leur grossesse, du moins dans le contexte d’un traitement antirétroviral efficace. Ceci pourrait éventuellement aider à promouvoir l’immunisation comme stratégie pour prévenir la TME du VIH‐1.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".