West Nile Virus Infection: A Model for Human Epitope Immunodominance
Notice bibliographique
Résumé
Cytotoxic lymphocytes (CTL) have been shown to play an important role in the clearance of West Nile Virus (WNV), however no human CTL epitopes have been identified. Using a comparative mass spectrometric approach we identified six HLA‐A*0201 restricted viral‐derived peptides from five different viral proteins (Env, NS2b, NS3, NS4b, and NS5) that are presented during infection. All WNV peptide epitopes were of high affinity for HLA‐A*0201 and the epitope sequences were highly conserved among reported viral isolates. When these epitopes were tested with PBMC from WNV infected patients a hierarchy of reactive epitopes emerged. In the majority of the infected patients tested (65%), a peptide from the envelope glycoprotein of WNV was the immunodominant epitope. Furthermore 82.5% of the patients reacted to more than one epitope such that a clear hierarchy emerges among WNV CTL epitopes. This pattern is reiterated in animal models. In summary, we report the detection of endogenous WNV class I HLA peptide epitopes, we characterize these epitopes recognition by CTL, and we identify a pattern of immunodominance that is consistent among humans and animal models.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».