MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2766239828 · doi:10.1101/cshperspect.a028894

Will Systems Biology Deliver Its Promise and Contribute to the Development of New or Improved Vaccines?

2017· review· en· W2766239828 sur OpenAlexaff
Thomas Hagan, Bali Pulendran

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Biology · 2017
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésBiologyAtlantaCenter (category theory)Library scienceVirologyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advent of high-throughput "omics" technologies, combined with the computational and statistical methods necessary to analyze such data, have revolutionized biology, enabling a global view of the complex molecular processes and interactions that occur within a biological system. Such systems-based approaches have begun to be used in the evaluation of immune responses to vaccination, with the promise of identifying predictive biomarkers capable of rapidly evaluating vaccine efficacy, transforming our understanding of the immune mechanisms responsible for protective responses to vaccination and contributing to a new generation of rationally designed vaccines. Here we present our opinion that systems biology does indeed have a critical role in the future of vaccinology. Such approaches have shown potential in identifying transcriptional and cellular signatures of responsiveness to vaccination using diverse vaccines, adjuvants, and human populations. These findings, coupled with further mechanistic evaluation in animal models, will guide development of targeted vaccine and adjuvant formulations designed to optimally induce protective responses in populations of differing immune status.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCold Spring Harbor Perspectives in BiologyMême sujetvaccines and immunoinformatics approachesTravaux en français237 207