Characterization of the Antigenic Heterogeneity of Lipoarabinomannan, the Major Surface Glycolipid of <i>Mycobacterium tuberculosis</i>, and Complexity of Antibody Specificities toward This Antigen
Notice bibliographique
Résumé
, is an important immunodiagnostic target for detecting tuberculosis (TB) infection in HIV-1-coinfected patients, and is believed to mediate a number of functions that promote infection and disease development. To probe the human humoral response against LAM during TB infection, several novel LAM-specific human mAbs were molecularly cloned from memory B cells isolated from infected patients and grown in vitro. The fine epitope specificities of these Abs, along with those of a panel of previously described murine and phage-derived LAM-specific mAbs, were mapped using binding assays against LAM Ags from several mycobacterial species and a panel of synthetic glycans and glycoconjugates that represented diverse carbohydrate structures present in LAM. Multiple reactivity patterns were seen that differed in their specificity for LAM from different species, as well as in their dependence on arabinofuranoside branching and nature of capping at the nonreducing termini. Competition studies with mAbs and soluble glycans further defined these epitope specificities and guided the design of highly sensitive immunodetection assays capable of detecting LAM in urine of TB patients, even in the absence of HIV-1 coinfection. These results highlighted the complexity of the antigenic structure of LAM and the diversity of the natural Ab response against this target. The information and novel reagents described in this study will allow further optimization of diagnostic assays for LAM and may facilitate the development of potential immunotherapeutic approaches to inhibit the functional activities of specific structural motifs in LAM.
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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 ».