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Enregistrement W4317932856 · doi:10.20944/preprints202301.0388.v1

Significance of Conserved Regions in Coronavirus Spike Protein for Developing a Novel Vaccine against SARS-Cov-2 Infection

2023· preprint· en· W4317932856 sur OpenAlexafffund
Titus Abiola Olukitibi, Zhujun Ao, Bryce M. Warner, Rodrigo Unat, Darwyn Kobasa, Xiaojian Yao

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacsResearch Manitoba
Mots-clésCoronavirusImmunogenicityVirologyBiologyProtein subunitSpike ProteinPandemicImmune systemSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)EpitopeVaccinationSpike (software development)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Computational biologyAntibodyGeneticsGeneMedicineInfectious disease (medical specialty)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Over the years, several distinct pathogenic coronaviruses have emerged, including the pandemic SARS-CoV-2 which is difficult to curtail despite the availability of licensed vaccines. The difficulty in managing SARS-CoV-2 is linked to changes in the variants’ proteins, especially in the spike protein (S) used for viral entry. These mutations, especially in the S, enable the virus to evade the immune responses induced by natural infection or vaccination. However, some parts of the SP in the S1 subunit and the S2 subunit are considered conserved among coronaviruses. In this review, we will discuss the epitopes in the SARS-CoV-2 S1 and S2 subunit proteins that have been demonstrated by various studies to be conserved among coronaviruses and may be immunogenic for the development of vaccine. Considering the higher conservancy of the S2, we will further discuss the likely challenges that could limit the S2 subunit from inducing robust immune responses and the promising approaches to increase their immunogenicity.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,390
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,063 · 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.

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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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