Plant-based solutions for veterinary immunotherapeutics and prophylactics
Notice bibliographique
Résumé
An alarming increase in emergence of antibiotic resistance among pathogens worldwide has become a serious threat to our ability to treat infectious diseases according to the World Health Organization. Extensive use of antibiotics by livestock producers promotes the spread of new resistant strains, some of zoonotic concern, which increases food-borne illness in humans and causes significant economic burden on healthcare systems. Furthermore, consumer preferences for meat/poultry/fish produced without the use of antibiotics shape today's market demand. So, it is viewed as inevitable by the One Health Initiative that humans need to reduce the use of antibiotics and turn to alternative, improved means to control disease: vaccination and prophylactics. Besides the intense research focused on novel therapeutic molecules, both these strategies rely heavily on the availability of cost-effective, efficient and scalable production platforms which will allow large-volume manufacturing for vaccines, antibodies and other biopharmaceuticals. Within this context, plant-based platforms for production of recombinant therapeutic proteins offer significant advantages over conventional expression systems, including lack of animal pathogens, low production costs, fast turnaround and response times and rapid, nearly-unlimited scalability. Also, because dried leaves and seeds can be stored at room temperature for lengthy periods without loss of recombinant proteins, plant expression systems have the potential to offer lucrative benefits from the development of edible vaccines and prophylactics, as these would not require "cold chain" storage and transportation, and could be administered in mass volumes with minimal processing. Several biotechnology companies currently have developed and adopted plant-based platforms for commercial production of recombinant protein therapeutics. In this manuscript, we outline the challenges in the process of livestock immunization as well as the current plant biotechnology developments aimed to address these challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».