Evolution of Anti-RBD IgG Avidity following SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
SARS-CoV-2 infection rapidly elicits anti-Spike antibodies whose quantity in plasma gradually declines upon resolution of symptoms. This decline is part of the evolution of an immune response leading to B cell differentiation into short-lived antibody-secreting cells or resting memory B cells. At the same time, the ongoing class switch and antibody maturation processes occurring in germinal centers lead to the selection of B cell clones secreting antibodies with higher affinity for their cognate antigen, thereby improving their functional activity. To determine whether the decline in SARS-CoV-2 antibodies is paralleled with an increase in avidity of the anti-viral antibodies produced, we developed a simple assay to measure the avidity of anti-receptor binding domain (RBD) IgG elicited by SARS-CoV-2 infection. We longitudinally followed a cohort of 29 convalescent donors with blood samples collected between 6- and 32-weeks post-symptoms onset. We observed that, while the level of antibodies declines over time, the anti-RBD avidity progressively increases and correlates with the B cell class switch. Additionally, we observed that anti-RBD avidity increased similarly after SARS-CoV-2 mRNA vaccination and after SARS-CoV-2 infection. Our results suggest that anti-RBD IgG avidity determination could be a surrogate assay for antibody affinity maturation and, thus, suitable for studying humoral responses elicited by natural infection and/or vaccination.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».