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Enregistrement W2974740310 · doi:10.3390/vaccines7040123

Virus-Like Particle Systems for Vaccine Development against Viruses in the Flaviviridae Family

2019· review· en· W2974740310 sur OpenAlexaff
Shu Hui Wong, Alagie Jassey, Jonathan Y. Wang, Wei‐Cheng Wang, Ching‐Hsuan Liu, Liang Lin

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensDalhousie UniversityMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésVirologyFlaviviridaeVirus-like particleBiologyVirusVirus classificationViral diseaseGeneticsRecombinant DNAGenomeGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viruses in the Flaviviridae family are important human and animal pathogens that impose serious threats to global public health. This family of viruses includes emerging and re-emerging viruses, most of which are transmitted by infected mosquito or tick bites. Currently, there is no protective vaccine or effective antiviral treatment against the majority of these viruses, and due to their growing spread, several strategies have been employed to manufacture prophylactic vaccines against these infectious agents including virus-like particle (VLP) subunit vaccines. VLPs are genomeless viral particles that resemble authentic viruses and contain critical repetitive conformational structures on their surface that can trigger the induction of both humoral and cellular responses, making them safe and ideal vaccine candidates against these viruses. In this review, we focus on the potential of the VLP platform in the current vaccine development against the medically important viruses in the Flaviviridae family.

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)0,000
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 enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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