Plant-made vaccines against viral diseases in humans and farm animals
Notice bibliographique
Résumé
Plants provide not only food and feed, but also herbal medicines and various raw materials for industry. Moreover, plants can be green factories producing high value bioproducts such as biopharmaceuticals and vaccines. Advantages of plant-based production platforms include easy scale-up, cost effectiveness, and high safety as plants are not hosts for human and animal pathogens. Plant cells perform many post-translational modifications that are present in humans and animals and can be essential for biological activity of produced recombinant proteins. Stimulated by progress in plant transformation technologies, substantial efforts have been made in both the public and the private sectors to develop plant-based vaccine production platforms. Recent promising examples include plant-made vaccines against COVID-19 and Ebola. The COVIFENZ® COVID-19 vaccine produced in Nicotiana benthamiana has been approved in Canada, and several plant-made influenza vaccines have undergone clinical trials. In this review, we discuss the status of vaccine production in plants and the state of the art in downstream processing according to good manufacturing practice (GMP). We discuss different production approaches, including stable transgenic plants and transient expression technologies, and review selected applications in the area of human and veterinary vaccines. We also highlight specific challenges associated with viral vaccine production for different target organisms, including lower vertebrates (e.g., farmed fish), and discuss future perspectives for the field.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».