Predicted proteins of Neisseria meningitidis as potential vaccine candidates: from in silico analyses to experimental corroboration
Notice bibliographique
Résumé
Neisseria meningitidis serogroup B infections are a serious health threat to the world that cannot be prevented by vaccination. Here, we report an analysis of the MC58 Neisseria meningitidis genome aimed at the identification of new potential vaccine candidates. 'Hypothetical' and 'conserved hypothetical' annotated genes, together with those with putative functions related to the cell envelope, were subjected to extensive sequence similarity searches, as well as motif, cellular location, and domain analyses complemented with manual curation. As a result, a set of 35 uncharacterized ORFs, predicted to encode for surface exposed or virulence related proteins, was identified. The candidates were subdivided in three categories: 1) predicted outer membrane proteins (OMPs) unique of the Neisseria genus; 2) conserved OMPs from various genus and 3) proteins homologous to known OMPs or to proteins previously found to be immunogenic in animal models. Two of the final candidates, nmb1126 and nmb0181, were cloned and expressed in Escherichia coli. The resulting products were purified by Metal Chelating Chromatography and used to immunize mice. The recombinant proteins were capable of inducing antibodies against the native antigen in preparations of a panel of three strains and displayed bactericidal activity against the homologous strains.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».