Multi-Epitope Vaccine Design Using an Immunoinformatic Approach for SARS-CoV-2
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Through 4 June 2021, COVID-19 has caused over 172.84 million cases of infection and 3.71 million deaths worldwide. Due to its rapid dissemination and high mutation rate, it is essential to develop a vaccine harboring multiple epitopes and efficacious against multiple variants to prevent the immune escape of SARS-CoV-2. An in silico approach based on the viral genome was applied to identify 19 high-immunogenic B-cell epitopes and 499 human leukocyte antigen (HLA)-restricted T-cell epitopes. Thirty multi-epitope peptide vaccines were designed by iNeo-Suite and manufactured by solid-phase synthesis. Docking analysis confirmed stable hydrogen bonds of epitopes with their corresponding HLA alleles. When four peptide candidates derived from the spike protein of SARS-CoV-2 were selected to immunize mice, a significantly larger amount of total IgG in serum, as well as an increase of CD19+ cells in the inguinal lymph nodes, were observed in the peptide-immunized mice compared to the control. The ratios of IFN-γ-secreting lymphocytes in CD4+ or CD8+ T-cells in the peptide-immunized mice were higher than those in the control mice. There were also a larger number of IFN-γ-secreting T-cells in the spleens of peptide-immunized mice. The peptide vaccines in this study successfully elicited antigen-specific humoral and cellular immune responses in mice. To further validate the safety and efficacy of this vaccine, animal studies using a primate model, as well as clinical trials in humans, are required.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle