Bibliographic record
Abstract
Au cours des dernières années, Salmonella Enteritidis est devenus les sérotypes les plus souvent isolés chez les patients canadiens, les cas étant liés à la consommation de viande de poulet et d’œufs crus. Les vaccins tués commercialement disponibles pour la volaille, stimulent mal l'immunité mucosale, tandis que l'utilisation de vaccins vivants reste controversée. Par conséquent, un vaccin sous-unitaire par voie orale peut être une solution. Cinq protéines bactériennes ont été choisies comme candidates potentielles et identifiées, soit Glyceraldehyde-3-phosphate dehydrogenase, Enolase, Lipoamide dehydrogenase, DNA protection during starvation protein et Elongation factor-Tu. Notre objectif a été de produire et de purifier ces protéines et de démontrer leur immunogénicité. Les gènes des protéines ont été amplifiés et clonés dans le vecteur pQE-30 pour expression dans Escherichia coli M15. La purification a été effectuée par FPLC. Des poules pondeuses SPF ont été séparées en 6 groupes et injectées par voie intramusculaire à different âges avec une des 5 protéines, ou le PBS chez le groupe témoin. Les œufs ont été ramassés pendant l'expérience et du sang a été prélevé à 36 semaines d'âge. Les anticorps IgY ont été extraits à partir du jaune d'oeuf et du sérum, et les IgA à partir du blanc d'oeuf. Des immunodots, westernblots et ELISA ont évalué l'immunogénicité des protéines et les niveaux d'anticorps induits . Nous avons constaté que ces cinq protéines pourraient stimuler la production d'anticorps spécifiques in vivo. GAPDH, Enolase et DPS ont induit des titres d'anticorps plus élevés que LpdA et EF-Tu.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".