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Enregistrement W4225130964 · doi:10.1002/pro.4296

Synthetic antibodies block receptor binding and current‐inhibiting effects of α‐cobratoxin from <i>Naja kaouthia</i>

2022· article· en· W4225130964 sur OpenAlexaff
Shane Miersch, Guillermo de la Rosa, Rasmus U. W. Friis, Line Ledsgaard, Kim Boddum, Andreas H. Laustsen, Sachdev S. Sidhu

Notice bibliographique

RevueProtein Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVenomous Animal Envenomation and Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilEuropean CommissionVillum Fonden
Mots-clésNajaAntibodyMolecular biologyPhysicsChemistryStereochemistryBiologyBiochemistryImmunologyVenom

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Each year, thousands of people fall victim to envenomings caused by cobras. These incidents often result in death due to paralysis caused by α-neurotoxins from the three-finger toxin (3FTx) family, which are abundant in elapid venoms. Due to their small size, 3FTxs are among the snake toxins that are most poorly neutralized by current antivenoms, which are based on polyclonal antibodies of equine or ovine origin. While antivenoms have saved countless lives since their development in the late 18th century, an opportunity now exists to improve snakebite envenoming therapy via the application of new biotechnological methods, particularly by developing monoclonal antibodies against poorly neutralized α-neurotoxins. Here, we describe the use of phage-displayed synthetic antibody libraries and the development and characterization of six synthetic antibodies built on a human IgG framework and developed against α-cobratoxin - the most abundant long-chain α-neurotoxin from Naja kaouthia venom. The synthetic antibodies exhibited sub-nanomolar affinities to α-cobratoxin and neutralized the curare-mimetic effect of the toxin in vitro. These results demonstrate that phage display technology based on synthetic repertoires can be used to rapidly develop human antibodies with drug-grade potencies as inhibitors of venom toxins.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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