MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2153169257 · doi:10.1128/jvi.03269-14

Peptides Designed To Spatially Depict the Epstein-Barr Virus Major Virion Glycoprotein gp350 Neutralization Epitope Elicit Antibodies That Block Virus-Neutralizing Antibody 72A1 Interaction with the Native gp350 Molecule

2015· article· en· W2153169257 sur OpenAlexaff
Jerome E. Tanner, M. Coincon, Valérie Leblond, Jing Hu, Janey M. Fang, J. Sygusch, Caroline Alfieri

Notice bibliographique

RevueJournal of Virology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral-associated cancers and disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesUniversity of Bath
Mots-clésNeutralizationVirologyBiologyEpitopeAntibodyGlycoproteinVirusNeutralizing antibodyMolecular biologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Epstein-Barr virus (EBV) is the etiologic agent of infectious mononucleosis and the root cause of B-cell lymphoproliferative disease in individuals with a weakened immune system, as well as a principal cofactor in nasopharyngeal carcinoma, various lymphomas, and other cancers. The EBV major virion surface glycoprotein gp350 is viewed as the best vaccine candidate to prevent infectious mononucleosis in healthy EBV-naive persons and EBV-related cancers in at-risk individuals. Previous epitope mapping of gp350 revealed only one dominant neutralizing epitope, which has been shown to be the target of the monoclonal antibody 72A1. Computer modeling of the 72A1 antibody interaction with the gp350 amino terminus was used to identify gp350 amino acids that could form strong ionic, electrostatic, or hydrogen bonds with the 72A1 antibody. Peptide DDRTTLQLAQNPVYIPETYPYIKWDN (designated peptide 2) and peptide GSAKPGNGSYFASVKTEMLGNEID (designated peptide 3) were designed to spatially represent the gp350 amino acids predicted to interact with the 72A1 antibody paratope. Peptide 2 bound to the 72A1 antibody and blocked 72A1 antibody recognition of the native gp350 molecule. Peptide 2 and peptide 3 were recognized by human IgG and shown to elicit murine antibodies that could target gp350 and block its recognition by the 72A1 antibody. This work provides a structural mapping of the interaction between the EBV-neutralizing antibody 72A1 and the major virion surface protein gp350. gp350 mimetic peptides that spatially depict the EBV-neutralizing epitope would be useful as a vaccine to focus the immune system exclusively to this important virus epitope. IMPORTANCE: The production of virus-neutralizing antibodies targeting the Epstein-Barr virus (EBV) major surface glycoprotein gp350 is important for the prevention of infectious mononucleosis and EBV-related cancers. The data presented here provide the first in silico map of the gp350 interaction with a virus-blocking monoclonal antibody. Immunization with gp350 peptides identified by in silico mapping generated antibodies that cross-react with the EBV gp350 molecule and block recognition of the gp350 molecule by a virus-neutralizing antibody. Through its ability to focus the immune system exclusively on the gp350 sequence important for viral entry, these peptides may form the basis of an EBV vaccine candidate. This strategy would sidestep the production of other irrelevant gp350 antibodies that divert the immune system from generating a protective antiviral response or that impede access to the virus-blocking epitope by protective antibodies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VirologyMême sujetViral-associated cancers and disordersTravaux en français237 207