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Enregistrement W4200598266 · doi:10.17352/jvi.000047

Nano-chemistry and Bio-conjugation with perspectives on the design of Nano-Immune platforms, vaccines and new combinatorial treatments

2021· article· en· W4200598266 sur OpenAlexfundno aff
Gomez Palacios Luna R, Sofía Martínez, Cecilia S. Tettamanti, Daniela Alejandra Quinteros, Bracamonte A Guillermo

Notice bibliographique

RevueJournal of Vaccines and Immunology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de CórdobaCentre québécois sur les matériaux fonctionnelsUniversidad Nacional de CórdobaUniversité Laval
Mots-clésNanomedicineContext (archaeology)NanotechnologyBioconjugationNano-Computer scienceNanoparticleEngineeringBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Mini-Review and Opinion letter, it was addressed different themes and topics implicated in the development of new treatments and vaccines applied to pathologies developed in humans such as by Virus and related pathogens. In this context, it was presented and discussed different strategies used, which were contemplated from the design of small molecules, towards higher sized chemical structures and new Nanoarchitectures. In particular, it was discussed varied studies developed for the Corona Virus treatment; which afforded to the main mechanisms of action of pharmacophores and targeted functional Nanoparticles. In this direction, it was highlighted the importance of Bioconjugation of molecules and variable Nanoarchitectures for their incorporation within cells as well as for the development of Nano-vaccines. Moreover, it was discussed about the development of combinatory treatments based on different strategies recently reported. Similarly, it was presented different studies and developments actually in progress related to the design of functional and Multifunctional Nano-platforms with potential perspectives on Lab-On particles and Nano-vaccines for precision Nanomedicine and new treatments.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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