A Mammalian Cell Based FACS-Panning Platform for the Selection of HIV-1 Envelopes for Vaccine Development
Notice bibliographique
Résumé
An increasing number of broadly neutralizing monoclonal antibodies (bnMAb) against the HIV-1 envelope (Env) protein has been discovered recently. Despite this progress, vaccination efforts with the aim to re-elicit bnMAbs that provide protective immunity have failed so far. Herein, we describe the development of a mammalian cell based FACS-panning method in which bnMAbs are used as tools to select surface-exposed envelope variants according to their binding affinity. For that purpose, an HIV-1 derived lentiviral vector was developed to infect HEK293T cells at low multiplicity of infection (MOI) in order to link Env phenotype and genotype. For proof of principle, a gp145 Env model-library was established in which the complete V3 domain was substituted by five strain specific V3 loop sequences with known binding affinities to nMAb 447-52D, respectively. Env genes were recovered from selected cells by PCR, subcloned into a lentiviral vector (i) to determine and quantify the enrichment nMAb binders and (ii) to generate a new batch of transduction competent particles. After 2 selection cycles the Env variant with highest affinity was enriched 20-fold and represented 80% of the remaining Env population. Exploiting the recently described bnMAbs, this procedure might prove useful in selecting Env proteins from large Env libraries with the potential to elicit bnMAbs when used as vaccine candidates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».