Prediction of Epitopes in the Proteome of Helicobacter pylori
Notice bibliographique
Résumé
Helicobacter pylori (H. pylori) is classified by the World Health Organization (WHO) as a group I carcinogen and is one of the most efficient human pathogens with over half of the world's population colonized by this gram-negative spiral bacterium. H. pylori can cause a chronic infection in the stomach during early childhood that persists throughout life due to diverse mechanisms of immune response evasion. H. pylori has several factors strongly associated with increased risk of disease such as toxins, adhesins, and chemoattractants, some of which are highly polymorphic, phase variable, and have different functions. Conventional treatments involve the use of antibiotics. However, treatment frequently fails due to the resistance H. pylori has progressively developed to antibiotics. This creates the need for different treatments made possible by identifying new therapeutic targets in the pathogen’s genome.The purpose of this study was an in silico prediction of T- and B- epitopes in H. pylori proteins. Twenty-two external membrane proteins from H. pylori Strain 26695 (accession number NC_000915) were identified using the web tool Vaxign (http://www.violinet.org/vaxign/). A total of one-hundred epitopes (60 class I epitopes and 40 class II epitopes) that could be used to develop novel non-antibiotics drugs for an H. pylori infection were predicted.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».