Universal type/subtype-specific antibodies for quantitative analyses of neuraminidase in trivalent influenza vaccines
Notice bibliographique
Résumé
Both influenza viral hemagglutinin and neuraminidase can induce protective immune responses in humans. Although the viral hemagglutinin antigens have been quantified in influenza vaccines, the amounts of neuraminidase remain undetermined. Using comprehensive bioinformatics analyses of all neuraminidase sequences, we identified highly conserved and subtype-specific peptide epitopes within each of N1, N2 and type B neuraminidase groups. Mono-specific antibodies generated against these peptides bound to their respective subtype/type only while demonstrating remarkable specificity against the viral neuraminidase sequences without any cross-reactivity with allantoic and cellular proteins. Moreover, the subtype/type-specific antibodies were found not to interfere with one another when a mixture of vaccine samples was analysed. Importantly, immunoassay based on these antibodies can quantitatively determine neuraminidase in commercial trivalent vaccine samples. Analyses of vaccines from eight manufacturers using the same vaccine seeds revealed significant differences in neuraminidase levels. Specifically, while the ratio between neuraminidase and hemagglutinin in some products are found to be close 1/5, other products have a ratio of approximately 1/100, a level which is far below the theoretical ratio between neuraminidase and hemagglutinin in a virus. The antibody-based assays reported here could be of great value for better quality control of both monovalent and trivalent vaccines.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».