MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111979302 · doi:10.1136/gutjnl-2020-321190

Hepatitis C reference viruses highlight potent antibody responses and diverse viral functional interactions with neutralising antibodies

2020· article· en· W3111979302 sur OpenAlexfundno aff
Dorothea Bankwitz, Akash Bahai, Maurice Labuhn, Mandy Doepke, Corinne Ginkel, Tanvi Khera, Daniel Tödt, L.J. Stroh, Leona Dold, Florian Klein, Frank Klawonn, Thomas Krey, Patrick Behrendt, Markus Cornberg, Alice C. McHardy, Thomas Pietschmann

Notice bibliographique

RevueGut · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatitis C virus research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHelmholtz-Alberta InitiativeMedizinischen Hochschule HannoverDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésNeutralizationVirologyAntibodyBiologyHepatitis C virusPolyclonal antibodiesVirusImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Neutralising antibodies are key effectors of infection-induced and vaccine-induced immunity. Quantification of antibodies' breadth and potency is critical for understanding the mechanisms of protection and for prioritisation of vaccines. Here, we used a unique collection of human specimens and HCV strains to develop HCV reference viruses for quantification of neutralising antibodies, and to investigate viral functional diversity. DESIGN: We profiled neutralisation potency of polyclonal immunoglobulins from 104 patients infected with HCV genotype (GT) 1-6 across 13 HCV strains representing five viral GTs. Using metric multidimensional scaling, we plotted HCV neutralisation onto neutralisation maps. We employed K-means clustering to guide virus clustering and selecting representative strains. RESULTS: Viruses differed greatly in neutralisation sensitivity, with J6 (GT2a) being most resistant and SA13 (GT5a) being most sensitive. They mapped to six distinct neutralisation clusters, in part composed of viruses from different GTs. There was no correlation between viral neutralisation and genetic distance, indicating functional neutralisation clustering differs from sequence-based clustering. Calibrating reference viruses representing these clusters against purified antibodies from 496 patients infected by GT1 to GT6 viruses readily identified individuals with extraordinary potent and broadly neutralising antibodies. It revealed comparable antibody cross-neutralisation and diversity between specimens from diverse viral GTs, confirming well-balanced reporting of HCV cross-neutralisation across highly diverse human samples. CONCLUSION: Representative isolates from six neutralisation clusters broadly reconstruct the functional HCV neutralisation space. They enable high resolution profiling of HCV neutralisation and they may reflect viral functional and antigenic properties important to consider in HCV vaccine design.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGutMême sujetHepatitis C virus researchTravaux en français237 207