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Enregistrement W1572685088 · doi:10.18433/j3401k

Overview of Plant-Derived Vaccine Antigens: Dengue Virus

2011· review· en· W1572685088 sur OpenAlexafffundvenue
Ravindra B. Malabadi, Advaita Ganguly, Jaime A. Teixeira da Silva, Archana Parashar, Mavanur R. Suresh, Hoon H. Sunwoo

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2011
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueTransgenic Plants and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFaculty of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of AlbertaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésDengue feverDengue vaccineDengue virusVirologyAntigenMalariaImmunologyMedicineImmune systemSerotypeVaccinationBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review highlights the advantages and current status of plant-derived vaccine development with special reference to the dengue virus. There are numerous problems involved in dengue vaccine development, and there is no vaccine against all four dengue serotypes. Dengue vaccine development using traditional approaches has not been satisfactory in terms of inducing neutralizing antibodies. Recently, these issues were addressed by showing a very good response to inducing neutralizing antibodies by plant-derived dengue vaccine antigens. This indicates the feasibility of using plant-derived vaccine antigens as a low-cost method to combat dengue and other infectious diseases. The application of new methods and strategies such as dendritic cell targeting in cancer therapy, severe acute respiratory syndrome, tuberculosis, human immune deficiency virus, and malaria might play an important role. These new methods are more efficient than traditional protocols. It is expected that in the near future, plant-derived vaccine antigens or antibodies will play an important role in the control of human infectious diseases.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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