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Enregistrement W2406515641 · doi:10.1038/srep25856

Potent neutralizing monoclonal antibodies against Ebola virus infection

2016· article· en· W2406515641 sur OpenAlexafffund
Qi Zhang, Miao Gui, Xuefeng Niu, Shihua He, Ruoke Wang, Yupeng Feng, Andrea Kroeker, Yanan Zuo, Hua Wang, Ying Wang, Jiade Li, Chufang Li, Yi Shi, Xuanling Shi, George F. Gao, Ye Xiang, Xiangguo Qiu, Ling Chen, Linqi Zhang

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Outbreaks Research
Établissements canadiensUniversity of ManitobaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesInstitute of Microbiology, Chinese Academy of SciencesTsinghua UniversityChinese Academy of SciencesPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésEbola virusVirologyMonoclonal antibodyVirusEpitopeEbolavirusAntibodyNPC1Neutralizing antibodyBiologyImmunizationImmunologyCell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ebola virus infections cause a deadly hemorrhagic disease for which no vaccines or therapeutics has received regulatory approval. Here we show isolation of three (Q206, Q314 and Q411) neutralizing monoclonal antibodies (mAbs) against the surface glycoprotein (GP) of Ebola virus identified in West Africa in 2014 through sequential immunization of Chinese rhesus macaques and antigen-specific single B cell sorting. These mAbs demonstrated potent neutralizing activities against both pseudo and live Ebola virus independent of complement. Biochemical, single particle EM, and mutagenesis analysis suggested Q206 and Q411 recognized novel epitopes in the head while Q314 targeted the glycan cap in the GP1 subunit. Q206 and Q411 appeared to influence GP binding to its receptor NPC1. Treatment with these mAbs provided partial but significant protection against disease in a mouse model of Ebola virus infection. These novel mAbs could serve as promising candidates for prophylactic and therapeutic interventions against Ebola virus infection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,288 · 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 tête enseignante, 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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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