Induction of cross-neutralizing antibodies by a permuted hepatitis C virus glycoprotein nanoparticle vaccine candidate
Notice bibliographique
Résumé
Hepatitis C virus (HCV) infection affects approximately 58 million people and causes ~300,000 deaths yearly. The only target for HCV neutralizing antibodies is the highly sequence diverse E1E2 glycoprotein. Eliciting broadly neutralizing antibodies that recognize conserved cross-neutralizing epitopes is important for an effective HCV vaccine. However, most recombinant HCV glycoprotein vaccines, which usually include only E2, induce only weak neutralizing antibody responses. Here, we describe recombinant soluble E1E2 immunogens that were generated by permutation of the E1 and E2 subunits. We displayed the E2E1 immunogens on two-component nanoparticles and these nanoparticles induce significantly more potent neutralizing antibody responses than E2. Next, we generated mosaic nanoparticles co-displaying six different E2E1 immunogens. These mosaic E2E1 nanoparticles elicit significantly improved neutralization compared to monovalent E2E1 nanoparticles. These results provide a roadmap for the generation of an HCV vaccine that induces potent and broad neutralization.
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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 ».