Biotechnological Interventions for the Production of Subunit Vaccines Against Group A Rotavirus
Notice bibliographique
Résumé
Group A rotavirus (RVA) is a major cause of severe gastroenteritis in infants and young children globally, despite the availability of live-attenuated vaccines. Challenges such as limited efficacy in low-income regions, safety concerns for immunocompromised individuals, and cold-chain dependency necessitate alternative vaccine strategies. Subunit vaccines, which use specific viral proteins to elicit immunity, provide a safer and more adaptable approach. This review highlights biotechnological advancements in producing subunit vaccines, focusing on recombinant expression systems like bacterial, yeast, insect, mammalian, and plant-based platforms for scalable and cost-effective production of viral proteins. Key innovations include molecular engineering, adjuvant development, and delivery system improvements to enhance vaccine immunogenicity and efficacy. Subunit vaccines and virus-like particles expressed in various systems have demonstrated promising preclinical and clinical results, with some candidates nearing commercial readiness. Reverse vaccinology, combined with Artificial Intelligence and Machine Learning, is driving the development of innovative multiepitope vaccines and antivirals. Strategies such as passive immunization, single-chain antibodies, immunobiotics, and novel antivirals are also explored as alternative management options. The review also underscores advanced genome editing and reverse genetics approaches to improve vaccine design and antiviral therapies. These biotechnological interventions offer hope for equitable and effective control of rotavirus diarrhea, particularly in resource-limited settings, and represent significant progress toward addressing current vaccine limitations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».