Smart therapies against global pandemics: A potential of short peptides
Notice bibliographique
Résumé
As we entered the third year of this pandemic, since the World Health Organisation (WHO) declared in March 2020 the novel coronavirus severe acute respiratory syndrome (SARS-CoV2) outbreak as a global pandemic COVID-19 (COronaVIrus Disease 19), we are still fighting with newer and newer viral mutations. The pandemic has passed the grim milestone of over 6.4 million COVID19 deaths, from more than 550 million reported cases thus far. In fact, more than 15 million people can die by the end of this year. It is highly likely that this pandemic will become endemic, while the full evolutionary potential of coronaviruses has yet to be revealed. The next pandemic is coming. A microbe with features of SARS-Middle East respiratory syndrome (MERS) and SARS-CoV-2 could lead to significantly more catastrophic loss of life. The co-evolution with other viruses should not be neglected. According to the WHO, we should expect diverse zoonotic, outbreakprone microbes, including highly pathogenic strains of influenza, Nipah, Ebola, Zika, or hemorrhagic fever viruses. 'It's an evolutionary certainty that there will be another virus with the potential to be more transmittable and deadly than this one', said Tedros Adhanom Ghebreyesus, director-general of the WHO. On the other hand, in both poor countries and regions of armed conflict, where vaccination is hampered, historic diseases are re-emerging, with migration and displacement influencing transmission risk and limiting control, and raising potential for additional outbreaks. Furthermore, there are other looming terrible threats to humanity as damaging as the bubonic plagues, such as bioterrorism or antibiotic resistant microorganisms. In most cases, both effective prevention and treatment options are limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».