Masking terminal neo-epitopes of linear peptides through glycosylation favours immune responses towards core epitopes producing parental protein bound antibodies
Notice bibliographique
Résumé
Glycosylation of hydrophobic peptides at one terminus effectively increases their water-solubility, and conjugation through the opposing end to a carrier protein, renders them more immunogenic. Moreover, the glycosylation minimizes antibody responses to potentially deleterious, non-productive terminal neo-epitope regions of the peptides, and consequently shifts peptide immunogenicity towards the core amino acid residues. As proof of concept, glycopeptide-protein conjugates related to influenza hemagglutinin (HA), neuraminidase (NA), and the dimerization loop region of human epidermal growth factor receptor 2 (Her2), demonstrated a favorable production of core peptide specific antibodies as determined by ELISA studies. Furthermore, glycosylated Her2 peptide conjugate antisera were also shown to recognize full length Her2 protein by ELISA and at the cell surface through flow cytometry analysis. In contrast, unmasked peptide conjugates generated significant antibody populations that were specific to the terminal neo-epitope of the peptide immunogen that are notably absent in parental proteins. Antibodies generated in this manner to peptides in the dimerization loop of Her2 are also functional as demonstrated by the growth inhibition of Her2 expressing SKBR3 carcinoma cells. This method provides a technique to tailor-make epitope-specific antibodies that may facilitate vaccine, therapeutic and diagnostic antibody development.
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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) | 0,001 | 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 ».