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Enregistrement W3033019032 · doi:10.1021/acsnano.0c03697

Toward Nanotechnology-Enabled Approaches against the COVID-19 Pandemic

2020· review· en· W3033019032 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACS Nano · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésNanotechnologyContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)NanomedicineInfectious disease (medical specialty)Biochemical engineeringBiologyNanoparticleEngineeringMaterials scienceMedicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

photocatalysis-induced reactive oxygen species (ROS) generation. Nanotechnology tools to inactivate SARS-CoV-2 in patients could also be explored. In this case, nanomaterials could be used to deliver drugs to the pulmonary system to inhibit interaction between angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) receptors and viral S protein. Moreover, the concept of "nanoimmunity by design" can help us to design materials for immune modulation, either stimulating or suppressing the immune response, which would find applications in the context of vaccine development for SARS-CoV-2 or in counteracting the cytokine storm, respectively. In addition to disease prevention and therapeutic potential, nanotechnology has important roles in diagnostics, with potential to support the development of simple, fast, and cost-effective nanotechnology-based assays to monitor the presence of SARS-CoV-2 and related biomarkers. In summary, nanotechnology is critical in counteracting COVID-19 and will be vital when preparing for future pandemics.

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.

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)0,004
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 enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,300
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,063 · 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