Green Biologics: Harnessing the Power of Plants to Produce Pharmaceuticals
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Plants are increasingly used for the production of high-quality biological molecules for use as pharmaceuticals and biomaterials in industry. Plants have proved that they can produce life-saving therapeutic proteins (Elelyso™-Gaucher's disease treatment, ZMapp™-anti-Ebola monoclonal antibodies, seasonal flu vaccine, Covifenz™-SARS-CoV-2 virus-like particle vaccine); however, some of these therapeutic proteins are difficult to bring to market, which leads to serious difficulties for the manufacturing companies. The closure of one of the leading companies in the sector (the Canadian biotech company Medicago Inc., producer of Covifenz) as a result of the withdrawal of investments from the parent company has led to the serious question: What is hindering the exploitation of plant-made biologics to improve health outcomes? Exploring the vast potential of plants as biological factories, this review provides an updated perspective on plant-derived biologics (PDB). A key focus is placed on the advancements in plant-based expression systems and highlighting cutting-edge technologies that streamline the production of complex protein-based biologics. The versatility of plant-derived biologics across diverse fields, such as human and animal health, industry, and agriculture, is emphasized. This review also meticulously examines regulatory considerations specific to plant-derived biologics, shedding light on the disparities faced compared to biologics produced in other systems.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle