Phosphate-regulated expression of the SARS-CoV-2 receptor-binding domain in the diatom Phaeodactylum tricornutum for pandemic diagnostics
Notice bibliographique
Résumé
The worldwide COVID-19 pandemic caused by the SARS-CoV-2 betacoronavirus has highlighted the need for a synthetic biology approach to create reliable and scalable sources of viral antigen for uses in diagnostics, therapeutics and basic biomedical research. Here, we adapt plasmid-based systems in the eukaryotic microalgae Phaeodactylum tricornutum to develop an inducible overexpression system for SARS-CoV-2 proteins. Limiting phosphate and iron in growth media induced expression of the receptor-binding domain (RBD) of the SARS-CoV-2 spike protein from the P. tricornutum HASP1 promoter in the wild-type strain and in a histidine auxotrophic strain that alleviates the requirement for antibiotic selection of expression plasmids. The RBD was purified from whole cell extracts (algae-RBD) with yield compromised by the finding that 90-95% of expressed RBD lacked the genetically encoded C-terminal 6X-histidine tag. Constructs that lacked the TEV protease site between the RBD and C-terminal 6X-histidine tag retained the tag, increasing yield. Purified algae-RBD was found to be N-linked glycosylated by treatment with endoglycosidases, was cross-reactive with anti-RBD polyclonal antibodies, and inhibited binding of recombinant RBD purified from mammalian cell lines to the human ACE2 receptor. We also show that the algae-RBD can be used in a lateral flow assay device to detect SARS-CoV-2 specific IgG antibodies from donor serum at sensitivity equivalent to assays performed with RBD made in mammalian cell lines. Our study shows that P. tricornutum is a scalable system with minimal biocontainment requirements for the inducible production of SARS-CoV-2 or other coronavirus antigens for pandemic diagnostics.
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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 | 0,001 | 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 ».