Influence of PapMV nanoparticles on the kinetics of the antibody response to flu vaccine
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The addition of an adjuvant to a vaccine is a promising approach to increasing strength and immunogenicity towards antigens. Despite the fact that adjuvants have been used in vaccines for decades, their mechanisms of action and their influence on the kinetics of the immune response are still not very well understood. The use of papaya mosaic virus (PapMV) nanoparticles-a novel TLR7 agonist-was recently shown to improve and broaden the immune response directed to trivalent inactivated flu vaccine (TIV) in mice and ferrets. RESULTS: We investigated the capacity of PapMV nanoparticles to increase the speed of the immune response toward TIV. PapMV nanoparticles induced a faster and stronger humoral response to TIV that was measured as early as 5 days post-immunization. The addition of PapMV nanoparticles was shown to speed up the differentiation of B-cells into early plasma cells, and increased the growth of germinal centers in a CD4+ dependent manner. TIV vaccination with PapMV nanoparticles as an adjuvant protected mice against a lethal infection as early as 10 days post-immunization. CONCLUSION: In conclusion, PapMV nanoparticles are able to accelerate a broad humoral response to TIV. This property is of the utmost importance in the field of vaccination, especially in the case of pandemics, where populations need to be protected as soon as possible after vaccination.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».