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Enregistrement W4414735770 · doi:10.1182/bloodadvances.2024015610

Applying principles of vaccine development to oncomicrobial vaccines

2025· article· en· W4414735770 sur OpenAlexafffund
Cody A Despins, Nicholas JP Viegas, Robert A. Holt

Notice bibliographique

RevueBlood Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquevaccines and immunoinformatics approaches
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityCanada's Michael Smith Genome Sciences CentreUniversity of British ColumbiaSpinal Cord Injury BC
Organismes subventionnairesCanadian Glycomics NetworkCanadian Institutes of Health ResearchCancer Research UK
Mots-clésVaccinationCervical cancerHepatitis B virusHuman papillomavirusCancerHepatitis BGlobal healthVirus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Considerable global cancer burden is attributable to infectious agents, or oncomicrobes, which provides an opportunity to limit cancer by vaccination. Hepatitis B virus and human papillomavirus vaccines exemplify this strategy, by significantly reducing cases of liver and cervical cancer, respectively, and highlight the potential of extending this approach to other oncomicrobial targets. However, to date, effective vaccines against other well-established oncomicrobes have not been developed, and novel oncomicrobes continue to emerge. In this review, we provide an overview of vaccination and vaccine design, with an emphasis on the key factors (vaccine type, antigen selection, administration route, and vaccination timing) to consider when developing oncomicrobial vaccines, and we summarize the current state and future directions of vaccination for several established and emerging oncomicrobes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,366
Score d'incertitude au seuil0,459

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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