Combating Human Viral Diseases: Will Plant-Based Vaccines Be the Answer?
Notice bibliographique
Résumé
Molecular pharming or the technology of application of plants and plant cell culture to manufacture high-value recombinant proteins has progressed a long way over the last three decades. Whether generated in transgenic plants by stable expression or in plant virus-based transient expression systems, biopharmaceuticals have been produced to combat several human viral diseases that have impacted the world in pandemic proportions. Plants have been variously employed in expressing a host of viral antigens as well as monoclonal antibodies. Many of these biopharmaceuticals have shown great promise in animal models and several of them have performed successfully in clinical trials. The current review elaborates the strategies and successes achieved in generating plant-derived vaccines to target several virus-induced health concerns including highly communicable infectious viral diseases. Importantly, plant-made biopharmaceuticals against hepatitis B virus (HBV), hepatitis C virus (HCV), the cancer-causing virus human papillomavirus (HPV), human immunodeficiency virus (HIV), influenza virus, zika virus, and the emerging respiratory virus, severe acute respiratory syndrome coronavirus-2 (SARS-CoV-2) have been discussed. The use of plant virus-derived nanoparticles (VNPs) and virus-like particles (VLPs) in generating plant-based vaccines are extensively addressed. The review closes with a critical look at the caveats of plant-based molecular pharming and future prospects towards further advancements in this technology. The use of biopharmed viral vaccines in human medicine and as part of emergency response vaccines and therapeutics in humans looks promising for the near future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».