Vetinformatics in Vaccine Design for the Control of Animal Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Vetinformatics is the application of computational methods and bioinformatics in veterinary medicine and animal health research. With the advancements in genomic and proteomic technologies, the field of animal genomics and proteomics has grown, providing vast amounts of data for veterinary research. Computational methods have become increasingly useful in managing and analyzing these data, making predictions, and finding connections. One of the main applications of vetinformatics is the prediction of B- and T-cell epitopes expressed by various pathogens, which can aid in developing new vaccines and decrease the time and costs of experimental analysis using wet-lab approaches. Systems biology approaches of vetinformatics are also used to investigate the dynamic nature of animal immune system networks, providing novel sets of data applicable as computational veterinary resources. Vetinformatics also plays a role in the identification of potential pathogens and disease-causing agents in animals, through the use of in silico methods such as whole genome analysis. This can provide alternative paths for identifying potential vaccine targets and revealing their T- and B-cell epitopes, as compared to conventional methods which are often costly and time-consuming. Overall, vetinformatics is an interdisciplinary field that combines computational sciences with veterinary medicine, providing valuable insights into animal health and disease. The growing amount of animal genomics and proteomics data, along with the advancements in computational methods, are making vetinformatics an increasingly important tool in veterinary research and animal health management. This book chapter highlights the tremendous potential of vetinformatics and its application in vaccine designing for the benefit of the veterinary and animal science community.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».