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Enregistrement W2411572535 · doi:10.1177/135965350701200417

Recent Advances in the Search for Antiviral Agents against Human Papillomaviruses

2007· review· en· W2411572535 sur OpenAlexafffund
Amélie Fradet‐Turcotte, Jacques Archambault

Notice bibliographique

RevueAntiviral Therapy · 2007
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGenital wartsMedicineHPV vaccinesSex organHPV infectionCervical cancerImmunologyVirologyPapillomaviridaeAnal cancerHuman papillomavirusCancerBioinformaticsBiologyInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infection by human papillomavirus (HPV) is extremely common and associated with the development of benign warts or malignant lesions of the skin and mucosa. Infection by a high-risk (oncogenic) anogenital HPV type, most often through sexual contacts, is the starting point of virtually all cases of cervical cancers and the majority of anal cancers. The same viral types are also increasingly being linked with a subset of head-and-neck and non-melanoma skin cancers. Although prophylactic vaccines are now available to protect against the four types most commonly found in cervical and anal cancers (HPV16 and HPV18) and anogenital warts (HPV6 and HPV11), these neither protect against all genital HPVs nor are of therapeutic utility for already infected patients. Thus, the need for antiviral agents to treat HPV-associated diseases remains great, but none currently exist. This article reviews the recent progress made towards the development of antiviral agents to treat HPV infections, from target identification and validation to the discovery of lead compounds with therapeutic potential. Emphasis has been placed on novel low-molecular-weight compounds that antagonize HPV proteins or, alternatively, inhibit cellular proteins which have been usurped by papillomaviruses and are mediating their pathogenic effects.

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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,302
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations36
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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