Identification of MHC bound peptides from murine bone marrow derived dendritic cells infected with <i>Salmonella</i> (VAC9P.1108)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salmonella infections cause a spectrum of diseases ranging from self-limiting diarrhea to life-threatening systemic disease. Diseases caused by Salmonella are treatable with antibiotics but successful antibiotic treatment has become increasingly difficult due to antimicrobial resistance. An effective vaccine is therefore the best strategy to reduce these diseases. A clear understanding of host immunity to Salmonella is essential to aid in the development of a vaccine. Protective immunity against Salmonella depends on a wide range of innate and adaptive immune mechanisms and T cell-mediated immune responses are important in the host control of intracellular Salmonella infection. Our laboratory used an immunoproteomics approach to identify Chlamydia T cell antigens that exhibited significant protection against Chlamydia infection in mice when used as vaccines. These results demonstrate that T cell antigens identified by immunoproteomics can be successfully exploited as T cell vaccines against an intracellular pathogen. Recently we generated dendritic cells from bone marrow of C57BL/6 mice and infected with Salmonella entericaSL1344 followed by elution of MHC class I and class II-bound peptides. The sequences of the purified peptides were then identified using tandem mass spectrometry. We identified 87 MHC class II and 23 MHC class I Salmonella derived peptides. These antigens are of use in Salmonella immunobiology research and as potential Salmonella vaccine candidates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».