MOLECULAR CHARACTERIZATION, CLINICAL MANAGEMENT AND DEVELOPMENT OF THE VACCINES AGAINST THE TARGETED VIRAL COMPONENTS OF COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Spike proteins on the surface of human corona viruses is important to enhance it's competency to get transmit into other healthy population.Because of it's specific spike protein, the virus got its name corona in 1960s.Afterward, it was renamed as Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus (SARS-CoV) in 2002 and Middle East Respiratory Syndrome Coronavirus (MERS-CoV) in 2012.It was mortal for old population, new born babies and immune-compromised individuals, who didn't have sufficient immunity or defense system.On February 11, 2020, World Health Organization (WHO) gave the names of COVID-19 and SARS-CoV-2.A characteristic of nCoV-19, which is a cause of COVID-19, was identified as major cause of pneumonia.However, the healthcare professionals worked hard to to stop it's outbreak and transmission all over the world.But, there was no medicines that have been cleared by the FDA to treat COVID-19 successfully.So, the goal of this study is to look at the scientific data that is already available about clinical care and therapy of this disease.Some of the sources that were checked for this study were BioRxiv, medRxiv, Google Scholar, Embase, PsychINFO, WanFang Data, and PubMed.A lot of work went into finding out what medicines could be used to avoid and treat COVID-19 illnesses.Remdesivir, chloroquine, hydroxychloroquine, and immunosuppressant drugs have all been shown to help to fight the virus.Until a treatment for the COVID-19 virus is found, it is best to stay away from other people and follow strict hygiene.Most medicinal treatments still have a lot of unknown effects, and different medicines and vaccines are being trialed and tested succefully to stop prevelance, transmission and develop the symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».