Conjugation of a Toll‐Like Receptor Agonist to Glycans of an HIV Native‐Like Envelope Trimer Preserves Neutralization Epitopes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Small molecule adjuvants are attractive for enhancing broad protection and durability of immune responses elicited by subunit vaccines. Covalent attachment of an adjuvant to an immunogen is particularly attractive because it simultaneously delivers both entities to antigen presenting cells resulting in more efficient immune activation. There is, however, a lack of methods to conjugate small molecule immune potentiators to viral glycoprotein immunogens without compromising epitope integrity. We describe herein a one‐step enzymatic conjugation approach for the covalent attachment of small molecule adjuvants to N‐linked glycans of viral glycoproteins. It involves the attachment of an immune potentiator to CMP‐Neu5AcN3 by Cu(I)‐catalyzed azide‐alkyne 1,3‐cycloaddition followed by sialyltransferase‐mediated transfer to N‐glycans of a viral glycoprotein. The method was employed to modify a native‐like HIV envelope trimer with a Toll‐like receptor 7/8 agonist. The modification did not compromise Env‐trimer recognition by several broadly neutralization antibodies. Electron microscopy confirmed structural integrity of the modified immunogen.
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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 ».