Development of a Novel Multi-Epitope Vaccine Against Crimean-Congo Hemorrhagic Fever Virus: An Integrated Reverse Vaccinology, Vaccine Informatics and Biophysics Approach
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Notice bibliographique
Résumé
Crimean-Congo hemorrhagic fever (CCHF) is a highly severe and virulent viral disease of zoonotic origin, caused by a tick-born CCHF virus (CCHFV). The virus is endemic in many countries and has a mortality rate between 10% and 40%. As there is no licensed vaccine or therapeutic options available to treat CCHF, the present study was designed to focus on application of modern computational approaches to propose a multi-epitope vaccine (MEV) expressing antigenic determinants prioritized from the CCHFV genome. Integrated computational analyses revealed the presence of 9 immunodominant epitopes from Nucleoprotein (N), RNA dependent RNA polymerase (RdRp), Glycoprotein N (Gn/G2), and Glycoprotein C (Gc/G1). Together these epitopes were observed to cover 99.74% of the world populations. The epitopes demonstrated excellent binding affinity for the B- and T-cell reference set of alleles, the high antigenic potential, non-allergenic nature, excellent solubility, zero percent toxicity and interferon-gamma induction potential. The epitopes were engineered into an MEV through suitable linkers and adjuvating with an appropriate adjuvant molecule. The recombinant vaccine sequence revealed all favorable physicochemical properties allowing the ease of experimental analysis in vivo and in vitro . The vaccine 3D structure was established ab initio . Furthermore, the vaccine displayed excellent binding affinity for critical innate immune receptors: TLR2 (−14.33 kcal/mol) and TLR3 (−6.95 kcal/mol). Vaccine binding with these receptors was dynamically analyzed in terms of complex stability and interaction energetics. Finally, we speculate the vaccine sequence reported here has excellent potential to evoke protective and specific immune responses subject to evaluation of downstream experimental analysis.
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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) | 0,001 | 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