Epitope mapping of recombinant Leishmania donovani virulence factor A2 (recLdVFA2) and canine leishmaniasis diagnosis using a derived synthetic bi-epitope
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leishmaniasis is one of the most important zoonotic diseases spread in Latin America. Since many species are involved in dog infection with different clinical manifestations, the development of specific diagnostic tests is mandatory for more accurate disease control and vaccine strategies. METHODOLOGY/PRINCIPAL FINDINGS: Seventy-five 15-mer peptides covering the sequence of recombinant Leishmania donovani virulence factor A2 (recLdVFA2) protein were prepared by Spot synthesis. Membrane-bound peptides immunoreactivity with sera from dogs immunized with recLdVFA2 and with a specific anti-recLdVFA2 monoclonal antibody allowed mapping of continuous B-cell epitopes. Five epitopes corresponding to the N-terminal region of recLdVFA2 (MKIRSVRPLVVLLVC, RSVRPLVVLLVCVAA, RPLVVLLVCVAAVLA, VVLLVCVAAVLALSA and LVCVAAVLALSASAE, region 1-28) and one located within the repetitive units (PLSVGPQAVGLSVG, regions 67-81 and 122-135) were identified. A 34-mer recLdVFA2-derived bi-epitope containing the sequence MKIRSVRPLVVLLVC linked to PLSVGPQAVGLSVG by a Gly-Gly spacer was chemically synthesized in its soluble form. The synthetic bi-epitope was used as antigen to coat ELISA plates and assayed with dog sera for in vitro diagnosis of canine visceral leishmaniasis (CVL). The assay proved to be highly sensitive (98%) and specific (99%). CONCLUSIONS/SIGNIFICANCE: Our work suggests that synthetic peptide-based ELISA strategy may be useful for the development of a sensitive and highly specific serodiagnosis for CVL or other parasitic diseases.
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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) | 0,001 | 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 ».