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Enregistrement W2152242983 · doi:10.1186/s40543-015-0047-4

Systems biology from virus to humans

2015· review· en· W2152242983 sur OpenAlexaff
Youri Lee, Yu-Jin Kim, Yu‐Jin Jung, Ki‐Hye Kim, Young‐Man Kwon, Seung Il Kim, Sang‐Moo Kang

Notice bibliographique

RevueJournal of Analytical Science & Technology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of Health
Mots-clésVirusVirologyImmunityVaccinationBiologyNatural reservoirImmunologyHost (biology)TuberculosisAttenuated vaccineImmune systemMedicineVirulenceGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural infection and then recovery are considered to be the most effective means for hosts to build protective immunity. Thus, mimicking natural infection of pathogens, many live attenuated vaccines such as influenza virus, and yellow fever vaccine 17D were developed and have been successfully used to induce protective immunity. However, humans fail to generate long-term protective immunity to some pathogens after natural infection such as influenza virus, respiratory syncytial virus (RSV), and human immunodeficiency virus (HIV) even if they survive initial infections. Many vaccines are suboptimal since much mortality is still occurring, which is exampled by influenza and tuberculosis. It is critically important to increase our understanding on protein components of pathogens and vaccines as well as cellular and host responses to infections and vaccinations. Here, we highlight recent advances in gene transcripts and protein analysis results in the systems biology to enhance our understanding of viral pathogens, vaccines, and host cell responses.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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