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Enregistrement W3193650720 · doi:10.1038/s41598-021-96560-9

A novel and efficient approach to high-throughput production of HLA-E/peptide monomer for T-cell epitope screening

2021· article· en· W3193650720 sur OpenAlexaff
Juliette Vaurs, Gaël Douchin, Klára Echasserieau, Romain Oger, Nicolas Jouand, Agnès Fortun, Leslie Hesnard, Mikaël Croyal, Frédéric Pecorari, Nadine Gervois, Karine Bernardeau

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueImmunotherapy and Immune Responses
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPeptideHuman leukocyte antigenEpitopeHigh-throughput screeningMajor histocompatibility complexHLA-DRComputational biologyBiologyChemistryMolecular biologyAntigenBiochemistryImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past two decades, there has been a great interest in the study of HLA-E-restricted αβ T cells during bacterial and viral infections, including recently SARS-CoV-2 infection. Phenotyping of these specific HLA-E-restricted T cells requires new tools such as tetramers for rapid cell staining or sorting, as well as for the identification of new peptides capable to bind to the HLA-E pocket. To this aim, we have developed an optimal photosensitive peptide to generate stable HLA-E/pUV complexes allowing high-throughput production of new HLA-E/peptide complexes by peptide exchange. We characterized the UV exchange by ELISA and improved the peptide exchange readout using size exclusion chromatography. This novel approach for complex quantification is indeed very important to perform tetramerization of MHC/peptide complexes with the high quality required for detection of specific T cells. Our approach allows the rapid screening of peptides capable of binding to the non-classical human HLA-E allele, paving the way for the development of new therapeutic approaches based on the detection of HLA-E-restricted T cells.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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