The Francisella Tularensis Proteome and its Recognition by Antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Francisella tularensis is the causative agent of a spectrum of diseases collectively known as tularemia. The extreme virulence of the pathogen in humans, combined with the low infectious dose and the ease of dissemination by aerosol have led to concerns about its abuse as a bioweapon. Until recently, nothing was known about the virulence mechanisms and even now, there is still a relatively poor understanding of pathogen virulence. Completion of increasing numbers of Francisella genome sequences, combined with comparative genomics and proteomics studies, are contributing to the knowledge in this area. Tularemia may be treated with antibiotics, but there is currently no licensed vaccine. An attenuated strain, the Live Vaccine Strain (LVS) has been used to vaccinate military and at risk laboratory personnel, but safety concerns mean that it is unlikely to be licensed by the FDA for general use. Little is known about the protective immunity induced by vaccination with LVS, in humans or animal models. Immunoproteomics studies with sera from infected humans or vaccinated mouse strains, are being used in gel-based or proteome microarray approaches to give insight into the humoral immune response. In addition, these data have the potential to be exploited in the identification of new diagnostic or protective antigens, the design of next generation live vaccine strains, and the development of subunit vaccines. Herein, we briefly review the current knowledge from Francisella comparative proteomics studies and then focus upon the findings from immunoproteomics approaches.
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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) | 0,000 | 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 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 ».