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Enregistrement W4308210367 · doi:10.1038/s42003-022-04160-8

Antigenic mapping reveals sites of vulnerability on α-HCoV spike protein

2022· article· en· W4308210367 sur OpenAlexaff
Jiangchao Xiang, Jie Su, Qiaoshuai Lan, Wenwen Zhao, Yu Zhou, Youwei Xu, Jun Niu, Shuai Xia, Qilian Qi, Sachdev S. Sidhu, Lu Lu, Shane Miersch, Bei Yang

Notice bibliographique

RevueCommunications Biology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesShanghaiTech UniversityMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaShanghai Municipal Education CommissionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEpitopeEpitope mappingAntigenVirologyBiologyAntibodyComputational biologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the antigenic signatures of all human coronaviruses (HCoVs) Spike (S) proteins is imperative for pan-HCoV epitopes identification and broadly effective vaccine development. To depict the currently elusive antigenic signatures of α-HCoVs S proteins, we isolated a panel of antibodies against the HCoV-229E S protein and characterized their epitopes and neutralizing potential. We found that the N-terminal domain of HCoV-229E S protein is antigenically dominant wherein an antigenic supersite is present and appears conserved in HCoV-NL63, which holds potential to serve as a pan-α-HCoVs epitope. In the receptor binding domain, a neutralizing epitope is captured in the end distal to the receptor binding site, reminiscent of the locations of the SARS-CoV-2 RBD cryptic epitopes. We also identified a neutralizing antibody that recognizes the connector domain, thus representing the first S2-directed neutralizing antibody against α-HCoVs. The unraveled HCoVs S proteins antigenic similarities and variances among genera highlight the challenges faced by pan-HCoV vaccine design while supporting the feasibility of broadly effective vaccine development against a subset of HCoVs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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