Preparation of Helper-Dependent Adenoviral Vectors
Notice bibliographique
Résumé
Adenoviruses (Ads) are excellent mammalian gene transfer vectors because of their ability to infect efficiently a wide variety of quiescent and proliferating cell types from various species to direct high-level gene expression. Consequently, Ad vectors are extensively used as potential recombinant viral vaccines, for high-level protein production in cultured cells and for gene therapy ( 1 – 4 ). First-generation Ad vectors typically have foreign DNA inserted in place of early region 1 (E1). E1-deleted vectors are replication deficient and are propagated in E1-complementing cells such as 293 ( 5 ). Although these vectors remain very useful for many applications, it has become clear that transgene expression in vivo is only transient. Several factors contribute to this, including strong innate and inflammatory responses to the vector ( 6 , 7 ), acute and chronic toxicity caused by low-level viral gene expression from the vector backbone ( 8 ), and generation of anti-Ad cytotoxic T-lymphocytes caused by de novo viral gene expression ( 9 – 12 ) or processing of virion proteins ( 13 ). Although high-level transient transgene expression afforded by first-generation Ad vectors may be adequate, or even desirable, for many gene transfer and gene therapy applications, the transient nature of expression kinetics renders these vectors unsuitable when prolonged, stable expression is required. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,013 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».