Notice bibliographique
Résumé
Recent advances in molecular biology, genomics, and immunology are revolutionizing our approach to managing infectious diseases of humans, livestock, and poultry. One of the most interesting additions to the armamentarium of research focusing on controlling infectious diseases has been a better understanding of how the host's innate immune system recognizes "danger" signals. Additionally, there has been recognition of the relationship between the innate and the specific arms of the immune system. For example, the recent discovery that CpG motifs can modulate immune responses has been used both as an adjuvant to enhance the responses to vaccines, as well as a direct immunostimulant to prevent infections. Using an Escherichia coli chicken model, we have been able to prevent cellulitis in chickens with CpG alone. Thus, CpG can be used immunoprophylactically to reduce infectious diseases. In addition, we will describe how CpG formulations with various antigens; recombinant proteins, peptides, and conventional vaccines can enhance immune responses to each of these different vaccine combinations. What is even more interesting is that CpG incorporation in vaccines can shift the immune response from a predominant T helper 2 (Th2)-like immune response generally induced by killed or subunit proteins to a much more balanced Th1-Th2 response. These immunomodulatory effects have significant implications for management of infectious diseases of all vertebrates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».