Characterization and purification of HIV-1 based virus-like particles
Bibliographic record
Abstract
Les virus-like particles (VLPs) de VIH han sorgit com una prometedora alternativa per al desenvolupament de nous candidats vacunals, però també per al disseny de teràpies avançades en el camp de la nanomedicina. En els últims anys, s'han desenvolupat diferents estratègies d'optimització per la producció de VLPs de VIH en cultius de cèl·lules animals. Malgrat aquests avanços, la manca d'informació sobre el procés de producció de les VLPs a nivell intracel·lular, la necessitat de mètodes analítics adients per la quantificació de les VLPs de VIH i la seua diferenciació d'altres estructures vesiculars, conegudes com extracellular vesicles (EVs), conjuntament amb la falta de mètodes de purificació, han limitat l'ús d'aquestes nanopartícules a la clínica. Per aquesta raó, la motivació d'aquesta tesis doctoral és aprofundir en els diferents paràmetres que participen en la generació de VLPs de VIH, així com el desenvolupament de nous mètodes d'anàlisi i purificació amb l'objectiu d'establir una plataforma de producció per la seua aplicació en l'àmbit de la biotecnologia.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
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".