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Enregistrement W3012499363 · doi:10.1101/cshperspect.a038596

Systems Biological Analysis of Immune Response to Influenza Vaccination

2020· article· en· W3012499363 sur OpenAlexaff
Mario Cortese, Amy C Sherman, Nadine Rouphael, Bali Pulendran

Notice bibliographique

RevueCold Spring Harbor Perspectives in Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Institute on AgingNational Institutes of HealthEmory University
Mots-clésVaccinationImmunogenicityReverse vaccinologyImmunityImmune systemInfluenza vaccineComputational biologyBiologyImmunologyVirologyAntigen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last decade has witnessed tremendous progress in immunology and vaccinology, owing to several scientific and technological breakthroughs. Systems vaccinology is a field that has emerged at the forefront of vaccine research and development and provides a unique way to probe immune responses to vaccination in humans. The goals of systems vaccinology are to use systems-based approaches to define signatures that can be used to predict vaccine immunogenicity and efficacy and to delineate the molecular mechanisms driving protective immunity. The application of systems biological approaches in influenza vaccination studies has enabled the discovery of early signatures that predict immunogenicity to vaccination and yielded novel mechanistic insights about vaccine-induced immunity. Here we review the contributions of systems vaccinology to influenza vaccine development and critically examine the potential of systems vaccinology toward enabling the development of a universal influenza vaccine that provides robust and durable immunity against diverse influenza 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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