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Enregistrement W4205313400 · doi:10.21519/0234-2758-2021-37-6-84-94

Selection of Sorbent for Poliovirus Vaccine Strain Concentrate Purification by Gel Filtration

2021· article· en· W4205313400 sur OpenAlexaff
Anastasia A. Kovpak, Yury Ivin, Аnna A. Shishova, Alexei Sorokin, Maria A Prostova, A. V. Belyakova, А. А. Синюгина, Aydar A. Ishmukhametov, Y.H. Hapchaev, Anatoly P. Gmyl

Notice bibliographique

RevueBiotekhnologiya · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliovirusVirologyFiltration (mathematics)ChromatographySize-exclusion chromatographyChemistryVirusMicrobiologyBiologyEnzymeBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the production of anti-virus vaccines, the replacement of wild-type with attenuated strains is becoming relevant. Sabin strains are the most suitable candidates for this replacement in the production of inactivated poliovirus vaccines. The main problem in the development of methods for purification of viral particles of Sabin strains is the preservation of their stability and antigenic properties. We have compared the sorbents used for gel-filtration of poliovirus concentrates and have selected a chromatographic resin, Sephacryl S-300HR, which provides a high yield of the target product and its high purity both during cultivation in roller bottles and in bioreactors. It was also shown that, along with effective purification, Sephacryl S-300HR allows preservation of the polyovirus antigenic properties and can be used in the preparation of monovalent inactivated poliovirus concentrates that meet the good quality requirements. inactivated polio vaccine (IPV), oral polio vaccine (OPV), poliomyelitis, chromatographic purification, gel filtration The authors grateful to L.P. Antonova and A.A. Butusova for their assistance in conducting the research.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,295 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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