Epitope Mapping of Bovine Viral Diarrhea Virus Antigens E1, E2, Erns, and NS3 using Phage Display and Peptide Scanning
Notice bibliographique
Résumé
Bovine viral diarrhea virus is a cattle pathogen with global distribution, and substantial economic impact. Control of viral transmission is challenging by the lifelong viral shedding by persistently infected (PI) animals, and the significant diversity of the virus. While surveillance and removal of PI animals is the primary focus of control programs, insight into the antigenicity of the virus could be valuable for developing broadly protective vaccines to reduce the spread of the virus within farms and in this way the incidence of persistently infected animals (PI’s). This study aims to characterise the viral proteins of BVDV which elicit specific antibody responses. These proteins are the surface glycoproteins E1, E2 and Erns, as well as the non-structural protein NS3. This work employs the techniques of phage display, and peptide scanning to identify epitope structures on these four antigens and puts them into the context of existing structural models. Linear epitopes of potential interest for future vaccine development were identified on each of the four antigens. While attempts at characterizing conformational epitopes highlighted shortcomings in the computational workflow for such efforts, valuable insight into the limitations and future directions are drawn.
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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 ».