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Enregistrement W3217364940 · doi:10.1128/jvi.01568-21

Nucleoside-Modified mRNA Vaccines Protect IFNAR <sup>–/–</sup> Mice against Crimean-Congo Hemorrhagic Fever Virus Infection

2021· article· en· W3217364940 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Vectors
Établissements canadiensAcuitas Therapeutics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunizationVaccinationImmune systemVirusAntibodyDNA vaccinationNucleoproteinViral hemorrhagic fever

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crimean-Congo hemorrhagic fever virus (CCHFV) is a zoonotic pathogen causing Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF), a severe fever disease. CCHFV has a wide distribution and is endemic in several areas around the world. Cases of CCHF are also being reported in new areas, indicating an expansion of the disease, which is of high concern. Dispersion of the disease, high fatality rate, and no approved vaccine makes CCHF a threat to global health. The development of a vaccine is thus of great importance. Here we show 100% protection against lethal CCHFV infection in mice immunized with mRNA-LNP encoding for different CCHFV proteins. The vaccination showed both robust humoral and cellular immunity. mRNA-LNP vaccines combine the ability to induce an effective immune response, the safety of a transient carrier, and the flexibility of genetic vaccines. This and our results from the current study support the development of a mRNA-LNP based vaccine against CCHFV.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,290
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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations67
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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