Identification of CD8+ T Cell Epitopes in the West Nile Virus Polyprotein by Reverse-Immunology Using NetCTL
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: West Nile virus (WNV) is a growing threat to public health and a greater understanding of the immune response raised against WNV is important for the development of prophylactic and therapeutic strategies. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: In a reverse-immunology approach, we used bioinformatics methods to predict WNV-specific CD8(+) T cell epitopes and selected a set of peptides that constitutes maximum coverage of 20 fully-sequenced WNV strains. We then tested these putative epitopes for cellular reactivity in a cohort of WNV-infected patients. We identified 26 new CD8(+) T cell epitopes, which we propose are restricted by 11 different HLA class I alleles. Aiming for optimal coverage of human populations, we suggest that 11 of these new WNV epitopes would be sufficient to cover from 48% to 93% of ethnic populations in various areas of the World. CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: The 26 identified CD8(+) T cell epitopes contribute to our knowledge of the immune response against WNV infection and greatly extend the list of known WNV CD8(+) T cell epitopes. A polytope incorporating these and other epitopes could possibly serve as the basis for a WNV vaccine.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle