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Enregistrement W4293238402 · doi:10.3390/applmicrobiol2020024

Advances in DNA- and RNA-Based Oncolytic Viral Therapeutics and Immunotherapies

2022· article· en· W4293238402 sur OpenAlexafffund
Peter Anto Johnson, Alyssa Wu, John C. Johnson, Zachary Schauer, Terrence Wu, Francis Fernandes, Reinette Schabert, A. A. Mardon

Notice bibliographique

RevueApplied Microbiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVirus-based gene therapy research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésOncolytic virusVirologyVirusHerpes simplex virusVacciniaImmunogenicityImmune systemMeasles virusBiologyViral vectorMedicineImmunologyMeaslesVaccinationGeneRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of viruses has been studied extensively for use as curative cancer therapies. However, the natural immunogenicity of viruses and their interaction with the host’s immune system needs to be examined to determine the full effectiveness of the viral treatment. The prevalence of cancer is increasing globally, and treatments are needed to support the increasing body of patient care. Oncolytic viral therapies used existing pathogenic viruses, which are genetically modified to not cause disease in humans when administered using a vaccine viral vector. Immunotherapies are another avenue of recent interest that has gained much traction. This review will discuss oncolytic viral approaches using three DNA-based viruses, including herpes simplex virus (HSV), vaccinia virus, and adenovirus; as well as four RNA-based viruses, including reovirus, Newcastle disease virus (NDV), poliovirus, and measles virus (MV). It also examines the novel field of cancer-based immunotherapies.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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