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Enregistrement W2803286407 · doi:10.1080/02648725.2018.1471643

Vaccinia-based vaccines to biothreat and emerging viruses

2018· review· en· W2803286407 sur OpenAlexaff
Les P. Nagata, Chad R. Irwin, Weigang Hu, David H. Evans

Notice bibliographique

RevueBiotechnology and Genetic Engineering Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVacciniaSmallpoxVirologySmallpox vaccineVaccinationOncolytic virusModified vaccinia AnkaraViral vectorAttenuated vaccineBiologyMedicineVirusImmunologyVirulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The past few years have seen a rash of emerging viral diseases, including the Ebola crisis in West Africa, the pandemic spread of chikungunya, and the recent explosion of Zika in South America. Vaccination is the most reliable and cost-effective method of control of infectious diseases, however, there is often a long delay in production and approval in getting new vaccines to market. Vaccinia was the first vaccine developed for the successful eradication of smallpox and has properties that make it attractive as a universal vaccine vector. Vaccinia can cause severe complications, particularly in immune suppressed recipients that would limit its utility, but nonreplicating and attenuated strains have been developed. Modified vaccinia Ankara is nonreplicating in human cells and can be safely given to immune suppressed individuals. Vaccinia has recently been modified for use as an oncolytic treatment for cancer therapy. These new vaccinia vectors are replicating; but have been attenuated and could prove useful as a universal vaccine carrier as many of these are in clinical trials for cancer therapy. This article reviews the development of a universal vaccinia vaccine platform for emerging diseases or biothreat agents, based on nonreplicating or live attenuated vaccinia viruses.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations26
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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