Identification of MHC-Bound Peptides from Dendritic Cells Infected with <i>Salmonella enterica</i> Strain SL1344: Implications for a Nontyphoidal <i>Salmonella</i> Vaccine
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide Salmonella enterica infections result in substantial morbidity and mortality and are the major cause of infant bacteremia in Sub-Saharan Africa. Diseases caused by Salmonella are treatable with antibiotics, but successful antibiotic treatment has become difficult due to antimicrobial resistance and collateral effects on the microbiome. An effective vaccine together with public health efforts may be a better strategy to control these infections. Protective immunity against Salmonella depends primarily on CD4 T-cell-mediated immune responses; therefore, identifying relevant T-cell antigens is necessary for Salmonella vaccine development. We previously used a dendritic-cell-based immunoproteomics approach in our laboratory to identify T-cell antigens. The testing of these antigens as vaccine candidates against Chlamydia infection in mice yielded positive results. We applied this technology in the present study by infecting murine bone-marrow-derived dendritic cells from C57BL/6 mice with Salmonella enterica strain SL1344, followed by immunoaffinity isolation of MHC class I and II molecules and elution of bound peptides. The sequences of the peptides were identified using tandem mass spectrometry. We identified 87 MHC class-II- and 23 MHC class-I-binding Salmonella -derived peptides. Four of the 12 highest scoring class-II-binding Salmonella peptides stimulated IFN-γ production by CD4 + T cells from the spleens of mice with persistent Salmonella infection. We conclude that antigens identified by MHC immunoproteomics will be useful for Salmonella immunobiology studies and are potential Salmonella vaccine candidates. Data have been deposited to the ProteomeXchange Consortium via the PRIDE partner repository with the data set identifier PXD004451.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».