Optimization, Production, Purification and Characterization of HIV-1 GAG-Based Virus-like Particles Functionalized with SARS-CoV-2
Notice bibliographique
Résumé
Virus-like particles (VLPs) constitute a promising approach to recombinant vaccine development. They are robust, safe, versatile and highly immunogenic supra-molecular structures that closely mimic the native conformation of viruses without carrying their genetic material. HIV-1 Gag VLPs share similar characteristics with wild-type severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) virus, making them a suitable platform for the expression of its spike membrane protein to generate a potential vaccine candidate for COVID-19. This work proposes a methodology for the generation of SARS-CoV-2 VLPs by their co-expression with HIV-1 Gag protein. We achieved VLP functionalization with coronavirus spike protein, optimized its expression using a design of experiments (DoE). We also performed the bioprocess at a bioreactor scale followed by a scalable downstream purification process consisting of two clarifications, an ion exchange and size-exclusion chromatography. The whole production process is conceived to enhance its transferability at current good manufacturing practice (cGMP) industrial scale manufacturing. Moreover, the approach proposed could be expanded to produce additional Gag-based VLPs against different diseases or COVID-19 variants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».