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Enregistrement W2166253553 · doi:10.1086/432582

Carbohydrate Moieties as Vaccine Candidates

2005· review· en· W2166253553 sur OpenAlexfundno aff
Alexander H. Lucas, Michael A. Apicella, Christopher E. Taylor

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2005
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDavid Geffen School of Medicine, University of California, Los AngelesNational Institutes of HealthNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesMinistry of Education, IndiaUniformed Services University of the Health SciencesBrigham and Women's HospitalEidgenössische Technische Hochschule ZürichNational Institute of Child Health and Human DevelopmentSchool of Medicine, Stanford UniversityUniversity of OxfordUniversity of MinnesotaUniversity of AlbertaGlaxoSmithKline
Mots-clésGlycanCarbohydrateEpitopeImmune systemImmunityComputational biologyImmunologyMedicineBiologyAntigenGlycoproteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbohydrate epitopes or glycotopes are structurally diverse, occur in a variety of chemical contexts, and are present on the surfaces of cells in the body and on the surfaces of pathogens. These various structures and modes of presentation affect how they are perceived and processed by the body and dictate the outcome of the immune response directed against them. This review focuses on mechanisms of carbohydrate immunity, with an emphasis on carbohydrate vaccines that have been or are being developed for protection against encapsulated bacterial pathogens. We discuss the cellular basis of carbohydrate immunity, newly identified glycotope processing pathways and recognition capabilities, and the synthetic and microarray technologies that are being developed that will permit new experimental approaches to carbohydrate vaccine development and the exploration of the interaction of the immune system with self and nonself glycans.

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 seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations53
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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