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Enregistrement W2265567604 · doi:10.3390/vaccines4010002

Current Advances in Virus-Like Particles as a Vaccination Approach against HIV Infection

2016· review· en· W2265567604 sur OpenAlexafffund
Zhao Chongbo, Zhujun Ao, Xiaojian Yao

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2016
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaManitoba Health Research Council
Mots-clésVaccinationVirologyHIV vaccineHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunotherapyPriming (agriculture)Major histocompatibility complexAIDS VaccinesImmunologyCD8AntigenHIV AntigensAntibodyVirusMedicineImmune systemT cellBiologyViral diseaseVaccine trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

HIV-1 virus-like particles (VLPs) are promising vaccine candidates against HIV-1 infection. They are capable of preserving the native conformation of HIV-1 antigens and priming CD4+ and CD8+ T cell responses efficiently via cross presentation by both major histocompatibility complex (MHC) class I and II molecules. Progress has been achieved in the preclinical research of HIV-1 VLPs as prophylactic vaccines that induce broadly neutralizing antibodies and potent T cell responses. Moreover, the progress in HIV-1 dendritic cells (DC)-based immunotherapy provides us with a new vision for HIV-1 vaccine development. In this review, we describe updates from the past 5 years on the development of HIV-1 VLPs as a vaccine candidate and on the combined use of HIV particles with HIV-1 DC-based immunotherapy as efficient prophylactic and therapeutic vaccination strategies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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