Pentamers Not Found in the Universal Proteome Can Enhance Antigen Specific Immune Responses and Adjuvant Vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Certain short peptides do not occur in humans and are rare or non-existent in the universal proteome. Antigens that contain rare amino acid sequences are in general highly immunogenic and may activate different arms of the immune system. We first generated a list of rare, semi-common, and common 5-mer peptides using bioinformatics tools to analyze the UniProtKB database. Experimental observations indicated that rare and semi-common 5-mers generated stronger cellular responses in comparison with common-occurring sequences. We hypothesized that the biological process responsible for this enhanced immunogenicity could be used to positively modulate immune responses with potential application for vaccine development. Initially, twelve rare 5-mers, 9-mers, and 13-mers were incorporated in frame at the end of an H5N1 hemagglutinin (HA) antigen and expressed from a DNA vaccine. The presence of some 5-mer peptides induced improved immune responses. Adding one 5-mer peptide exogenously also offered improved clinical outcome and/or survival against a lethal H5N1 or H1N1 influenza virus challenge in BALB/c mice and ferrets, respectively. Interestingly, enhanced anti-HBsAg antibody production by up to 25-fold in combination with a commercial Hepatitis B vaccine (Engerix-B, GSK) was also observed in BALB/c mice. Mechanistically, NK cell activation and dependency was observed with enhancing peptides ex vivo and in NK-depleted mice. Overall, the data suggest that rare or non-existent oligopeptides can be developed as immunomodulators and supports the further evaluation of some 5-mer peptides as potential vaccine adjuvants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».