D-lactic acidosis and ataxia in a man with Crohn disease
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The response by vaccine developers to the COVID-19 pandemic has been extraordinary with effective vaccines authorized for emergency use in the U.S. within one year of the appearance of the first COVID-19 cases. However, the emergence of SARS-CoV-2 variants and obstacles with the global rollout of new vaccines highlight the need for platforms that are amenable to rapid tuning and stable formulation to facilitate the logistics of vaccine delivery worldwide. We developed a “designer nanoparticle” platform using phage-like particles (PLPs) derived from bacteriophage lambda for multivalent display of antigens in rigorously defined ratios. Here, we engineered PLPs that display the receptor binding domain (RBD) protein from SARS-CoV-2 and MERS-CoV, alone (RBDSARS-PLPs, RBDMERS-PLPs) and in combination (hCoV-RBD PLPs). Functionalized particles possess physiochemical properties compatible with pharmaceutical standards and retain antigenicity. Following primary immunization, BALB/c mice immunized with RBDSARS- or RBDMERS-PLPs display serum RBD-specific IgG endpoint and live virus neutralization titers that, in the case of SARS-CoV-2, were comparable to those detected in convalescent plasma from infected patients. Further, these antibody levels remain elevated up to 6 months post-prime. In dose response studies, immunization with as little as one microgram of RBDSARS-PLPs elicited robust neutralizing antibody responses. Finally, animals immunized with RBDSARS-PLPs, RBDMERS-PLPs, and hCoV-RBD PLPs were protected against SARS-CoV-2 and/or MERS-CoV lung infection and disease. Collectively, these data suggest that the designer PLP system provides a platform for facile and rapid generation of single and multi-target vaccines.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».