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Enregistrement W3022186884 · doi:10.1038/s41598-020-64500-8

Serum alpha-mannosidase as an additional barrier to eliciting oligomannose-specific HIV-1-neutralizing antibodies

2020· article· en· W3022186884 sur OpenAlexafffund
J. Bruxelle, Tess Kirilenko, Quratulain Qureshi, Naiomi Lu, Nino Trattnig, Paul Kosma, Ralph Pantophlet

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueHIV Research and Treatment
Établissements canadiensAbCellera (Canada)Simon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesCanadian Glycomics NetworkCanadian Institutes of Health ResearchAustrian Science FundNational Institutes of HealthMichael Smith Health Research BCWeill Cornell Medical CollegeAmsterdam University Medical Centers
Mots-clésMannosidaseGlycanAntibodyImmunizationBiologyVirologyImmunologyGlycoproteinBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oligomannose-type glycans on HIV-1 gp120 form a patch that is targeted by several broadly neutralizing antibodies (bnAbs) and that therefore is of interest to vaccine design. However, attempts to elicit similar oligomannose-specific bnAbs by immunizing with oligomannosidic glycoconjugates have only been modestly successful so far. A common assumption is that eliciting oligomannose-specific bnAbs is hindered by B cell tolerance, resulting from the presented oligomannosides being sensed as self molecules. Here, we present data, along with existing scientific evidence, supporting an additional, or perhaps alternate, explanation: serum mannosidase trimming of the presented oligomannosides in vivo. Mannosidase trimming lessens the likelihood of eliciting antibodies with capacity to bind full-sized oligomannose, which typifies the binding mode of existing bnAbs to the oligomannose patch. The rapidity of the observed trimming suggests the need for immunization strategies and/or synthetic glycosides that readily avoid or resist mannosidase trimming upon immunization and can overcome possible tolerance restrictions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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