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口服灭活全细胞疫苗进行粘膜免疫 期刊参考样式endNote样式围嘴样式 从FNIRS数据的机器学习分类的基准测试框架
口服免疫是诱导粘膜肠道病原体保护性免疫的有效策略。 尽管已经探索了针对肠道病原体的疫苗接种的实时侵入和亚基方法，但灭活的整个细菌细胞也可能有效地引入保护性免疫。 通过灭活的整个细菌细胞成功实现这一目标，将要求以安全且相对简单且相对独立的递送格式以受控的免疫原性形式出现复杂的抗原库。 可以通过基因工程到过表达选定的抗原以及使用粘膜辅助因素来指导更强大的免疫学反应，从而进一步增强对全细胞疫苗免疫的好处。 这些步骤是为了开发Etvax，这是针对主要的肠道病原体肠毒素大肠杆菌（ETEC）的临床先进疫苗候选者（ETEC），具有显着的积极影响。口服免疫是诱导粘膜肠道病原体保护性免疫的有效策略。尽管已经探索了针对肠道病原体的疫苗接种的实时侵入和亚基方法，但灭活的整个细菌细胞也可能有效地引入保护性免疫。通过灭活的整个细菌细胞成功实现这一目标，将要求以安全且相对简单且相对独立的递送格式以受控的免疫原性形式出现复杂的抗原库。可以通过基因工程到过表达选定的抗原以及使用粘膜辅助因素来指导更强大的免疫学反应，从而进一步增强对全细胞疫苗免疫的好处。这些步骤是为了开发Etvax，这是针对主要的肠道病原体肠毒素大肠杆菌（ETEC）的临床先进疫苗候选者（ETEC），具有显着的积极影响。
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方法：我们提出了一个开源基准测试框架，台式框架，以建立最佳的实践机器学习方法，以评估应用于FNIRS数据的模型，并使用用于脑部计算机界面（BCI）应用程序的五个开放式访问数据集。使用嵌套交叉验证的稳健方法，台式框架使研究人员能够优化模型并无偏见评估它们。该框架还使我们能够生产有用的指标和图，以详细介绍新模型的性能以进行比较。为了演示框架的实用性，我们提出了六个基线模型[线性判别分析（LDA），支持 - 矢量机（SVM），K-Neartivt邻居（KNN），人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）的（lSTM）的[分类性能的不同因素，包括：训练示例的数量和每个用于分类的FNIRS样本的时间窗口的大小。我们还提供了一个滑动窗口的结果，而不是简单的时期分类，并且通过个性化方法（在主题数据分类中）而不是广义方法（未见主题数据分类）。