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Enregistrement W4385254342 · doi:10.3390/vaccines11081278

Plant Virus Nanoparticles Combat Cancer

2023· review· en· W4385254342 sur OpenAlexaff
Mehdi Shahgolzari, Srividhya Venkataraman, Anne Osano, Paul A. Akpa, Kathleen Hefferon

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Virus Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTumor microenvironmentCancer therapyCancerCancer cellNanotechnologyImmune systemBiocompatibilityCancer treatmentCancer researchTumor cellsMedicineChemistryMaterials scienceImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant virus nanoparticles (PVNPs) have garnered considerable interest as a promising nanotechnology approach to combat cancer. Owing to their biocompatibility, stability, and adjustable surface functionality, PVNPs hold tremendous potential for both therapeutic and imaging applications. The versatility of PVNPs is evident from their ability to be tailored to transport a range of therapeutic agents, including chemotherapy drugs, siRNA, and immunomodulators, thereby facilitating targeted delivery to the tumor microenvironment (TME). Furthermore, PVNPs may be customized with targeting ligands to selectively bind to cancer cell receptors, reducing off-target effects. Additionally, PVNPs possess immunogenic properties and can be engineered to exhibit tumor-associated antigens, thereby stimulating anti-tumor immune responses. In conclusion, the potential of PVNPs as a versatile platform for fighting cancer is immense, and further research is required to fully explore their potential and translate them into clinical applications.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,935
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,202
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,167 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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