Design and expression of a QconCAT protein to validate Hi3 protein quantification of influenza vaccine antigens
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Quantification of the antigens hemagglutinin and neuraminidase in influenza vaccines has been reported using an antibody-free liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) based method known as MS(E) "Hi3". This approach is based on the average signal intensity of the three most intense tryptic peptides relative to a primary standard. This strategy assumes that the Hi3 signal responses are consistent for all proteins, and therefore comparable to a spiked reference for absolute quantification. This method is much faster than the current standard methods; however, the results can vary significantly which brought the method's accuracy into question. To address this question we generated synthetic proteins comprising a concatenation of the peptides used to quantify the proteins of interest (QconCAT). Complete tryptic digestion of a QconCAT protein produces equal molar peptide amounts, allowing verification of equal signal response of Hi3 peptides for the proteins of interest. The generation of an intact, stable, QconCAT protein that digest completely is challenging. We have designed and analyzed five QconCAT proteins with unique design elements to address these challenges. We conclude that a suitable QconCAT protein can be produced and that the results obtained reinforce the validity of the Hi3 approach for quantifying proteins in annual influenza vaccine formulations. SIGNIFICANCE: The advances in quantitative proteomics have allowed the adaptation and application of these methods to numerous fields. In this paper we have validated a Hi3 approach to augment the antigen quantification for influenza vaccines injected into many millions annually. This methodology allows analysis of multiple antigens simultaneously without the need to generate antibodies. Key circumstances where this is advantageous are for quantitation of very similar antigens, such as the new quadravalent products and when time is critical such as in a flu pandemic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».