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Enregistrement W2365230523

Market Analysis and the R&D Trend for Recombinant Protein Therapeutics

2006· article· en· W2365230523 sur OpenAlexaboutno aff
Qi-Min Zhan

Notice bibliographique

RevueLetters in Biotechnology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecombinant DNAQuarter (Canadian coin)Drug developmentMedical prescriptionBusinessPolitical scienceBiotechnologyMarketingDrugBiologyGeographyPharmacology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first of its kind drug, recombinant human insulin(Humulin) received administrative approval in America in 1982. A quarter of a century later, recombinant protein drug represents a sector undergoing the fastest growth, accounting for 7%~8% of today's market of prescription drugs. Among the 82 recombinant proteins therapeutics licensed so far, 18 are block-busters with the annual sale of 27 billion dollars in 2005, which is 66% of the total sale of 41 billion for the whole sector. Year 2006 observed several landmark events in this field, including the approval of the first inhalational insulin by US and EU, and the marketing of the first recombinant drug produced in transgenic animals and the first generic recombinant drug in EU. While it is blooming, how long will the blossom last? In this article, the market of the recombinant protein therapeutics launched in US and EU was dissected by their group sale. In addition, the ongoing research and development efforts in this field were reviewed. Such information should be of help for better judgment of the market trend and for the strategic planning of innovation.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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Résumé présentoui

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