Editorial: Combatting tropical diseases: a multi-level approach
Notice bibliographique
Résumé
in hepatocytes. It is important to understand from these studies that in silico screening coupled with in vitro assays of natural products can help identify new therapeutic agents against infectious diseases.In addition to viruses, parasites are also known to cause disease and are responsible for different neglected diseases. One such parasite is Toxoplasma gondii, which causes toxoplasmosis. The disease affects both humans and livestock and can even lead to death. Sun et al. developed a recombinant GRA12 protein encapsulated PLGA nanoparticle as a vaccine against acute toxoplasmosis and demonstrated the efficacy of the vaccines in mice (Sun et al., 2023). The PLGA-encapsulated GRA12 vaccine was able to increase the IFN-gamma and IL-10 levels while decreasing IL-4 levels in mice, indicating the efficacy of the vaccine. This vaccine candidate holds tremendous potential against acute toxoplasmosis.In conclusion, this special issue summarizes the advances in the development of new drugs and vaccines against infectious diseases. Encompassing viruses and parasites affecting both humans and livestock. The articles underscore the urgency for innovative strategies to address neglected tropical diseases worldwide. As editors, we emphasize the need for new and innovative approaches to tackle tropical diseases neglected in the world. We believe that the special issue will help researchers understand that a combined in silico-in vitro approach is essential for the development of drugs and vaccines. Moreover, the need for governmental intervention in the fight against tropical diseases should be highlighted. We extend our gratitude to the editorial team and authors for their invaluable contributions, which have greatly contributed to the success of this issue.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,008 |
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 ».