Insights from targeting transferrin receptors to develop vaccines for pathogens of humans and food production animals
Notice bibliographique
Résumé
While developing vaccines targeting surface transferrin receptor proteins in Gram-negative pathogens of humans and food production animals, the common features derived from their evolutionary origins has provided us with insights on how improvements could be implemented in the various stages of research and vaccine development. These pathogens are adapted to live exclusively on the mucosal surfaces of the upper respiratory or genitourinary tract of their host and rely on their receptors to acquire iron from transferrin for survival, indicating that there likely are common mechanisms for delivering transferrin to the mucosal surfaces that should be explored. The modern-day receptors are derived from those present in bacteria that lived over 320 million years ago. The pathogens represent the most host adapted members of their bacterial lineages and may possess factors that enable them to have strong association with the mucosal epithelial cells, thus likely reside in a different niche than the commensal members of the bacterial lineage. The bacterial pathogens normally lead a commensal lifestyle which presents challenges for development of relevant infection models as most infection models either exclude the early stages of colonization or subsequent disease development, and the immune mechanisms at the mucosal surface that would prevent disease are not evident. Development of infection models emulating natural horizontal disease transmission are also lacking. Our aim is to share our insights from the study of pathogens of humans and food production animals with individuals involved in vaccine development, maintaining health or regulation of products in the human and animal health sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».