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Enregistrement W3175523318 · doi:10.22541/au.159493348.86825406

ISPA cage-like particle adjuvant enhances protection induced by A/Arg/2001 Foot and Mouth Disease Virus-Like Particles

2020· preprint· en· W3175523318 sur OpenAlexaff
Juan Esteban Bidart, Ana Clara Mignaqui, Claudia Alejandra Kornuta, Giuliana Lupi, Mariela Gamella, Ivana Soria, R. Galarza, Sabrina Beatriz Cardillo, Cecilia Langellotti, Valeria Quattrocchi, Yves Durocher, Andr s Wigdorovitz, Iván Marcipar, Patricia Zamorano

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Disease Management and Epidemiology
Établissements canadiensCanadian Institutes of Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdjuvantVirologyVaccinationVirus-like particleImmune systemFoot-and-mouth disease virusAntibodyVirusEpitopeBiologyImmunologyRecombinant DNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Foot-and-Mouth Disease Virus (FMDV) causes an acute disease with important economy losses worldwide. Currently available vaccines are based on inactivated FMDV and oil-adjuvants. The use of Virus-Like Particles (VLPs) for subunit vaccines has been reported to be promising since it avoids the biological hazard of using virus in vaccine production while conserving conformational viral epitopes. However, a more efficient and cost-effective adjuvant than those currently used is needed. Immunostimulant-Particle Adjuvant (ISPA) is an Immune Stimulating Complex (ISCOM) - type adjuvant formulated with dipalmitoyl-phosphatidylcholine, cholesterol, stearylamine, alpha tocopherol and QuilA. In the present work, we have evaluated the immune response against FMDV using VLPs and ISPA as adjuvant. VLPs (serotype A/Arg/01) were obtained by transient gene expression in mammalian cell cultures, and a previously developed murine model, able to predict the ability of a vaccine to induce protection in cattle, was used for vaccination experiments in a first approach. The VLPs-ISPA vaccine induced protection in mice against challenge and elicited a specific antibody response in sera. In a second approach, the VLPs-ISPA vaccine was tested in calves. Interestingly one vaccine dose was enough to induce total α-FMDV antibodies , as measured by ELISA, as well as neutralizing Abs. Antibody titers reached an Expected Percentage of Protection higher than 90%. The EPP index calculates the probability that livestock will be protected against a challenge of 10.000 bovine infectious doses after vaccination. Moreover, IFN-γ levels secreted in vitro by mononuclear cells of VLP-ISPA vaccinated animals were significantly higher (p <0.05) than in the non-adjuvanted VLPs group. Overall, the results demonstrate that VLPs and ISPA are a promising combination for the development of a novel FMD vaccine, since no infectious FMDV is used and a protective immune response can be induced in calves, comparable to that achieved with the commercial FMDV vaccine.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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