Challenges in Integrative Research in Therapeutic and Diagnostic Proteins: Translation and Conformational Engineering
Notice bibliographique
Résumé
Biopharmaceuticals are mostly protein-derived medical drugs play vital roles in the human body catalyzing sequence of biochemical reactions. These biologics, which include therapeutic proteins, monoclonal antibodies (MAbs), vaccines, hormones, and fusion proteins, are used in the treatment, diagnosis and prevention of specific diseases such as cancer, multiple sclerosis, rheumatoid arthritis, diabetes, and a variety of cardiovascular diseases [1-3]. They are large molecular weight compounds with complex 3D structures mimicking molecules found in human bodies. Their production by living cells makes them different from classical small molecular weight chemical drugs (e.g., antibiotics) and in general, protein drug production by living cells is generally difficult [3]. With the advent of recombinant DNA technology, the post genomic era is seeing a massive increase in valuable protein products entering the clinical trials to manage disease with high specificity [4]. The global market for recombinant bio-pharmaceuticals has been growing rapidly from 30 products with a market value of USD $50-60 billion in 2004 to more than 151 unique products approved by the FDA by 2012 valued at USD $138 billion and is expected to surpass $320 billion by 2020.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».