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Enregistrement W3194128433 · doi:10.3389/fimmu.2021.711650

Promising Technologies in the Field of Helminth Vaccines

2021· review· en· W3194128433 sur OpenAlexafffund
Dilhan J. Perera, Momar Ndao

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Immunology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University Health CentrePublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMcGill University
Mots-clésHelminth infectionsHelminthsField (mathematics)BiologyData scienceImmunologyMedicineComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Helminths contribute a larger global burden of disease than both malaria and tuberculosis. These eukaryotes have caused human infections since before our earliest recorded history (i.e.: earlier than 1200 B.C. for Schistosoma spp.). Despite the prevalence and importance of these infections, helminths are considered a neglected tropical disease for which there are no vaccines approved for human use. Similar to other parasites, helminths are complex organisms which employ a plethora of features such as: complex life cycles, chronic infections, and antigenic mimicry to name a few, making them difficult to target by conventional vaccine strategies. With novel vaccine strategies such as viral vectors and genetic elements, numerous constructs are being defined for a wide range of helminth parasites; however, it has yet to be discussed which of these approaches may be the most effective. With human trials being conducted, and a pipeline of potential anti-helminthic antigens, greater understanding of helminth vaccine-induced immunity is necessary for the development of potent vaccine platforms and their optimal design. This review outlines the conventional and the most promising approaches in clinical and preclinical helminth vaccinology.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,318 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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