Profiling Humoral Immunity After Mixing and Matching COVID-19 Vaccines Using SARS-CoV-2 Variant Protein Microarrays
Notice bibliographique
Résumé
In November 2022, 68% of the population received at least one dose of COVID-19 vaccines. Owing to the ongoing mutations, especially for the variants of concern (VOCs), it is important to monitor the humoral immune responses after different vaccination strategies. In this study, we developed a SARS-CoV-2 variant protein microarray that contained the spike proteins from the VOCs, e.g., alpha, beta, gamma, delta, and omicron, to quantify the binding antibody and surrogate neutralizing antibody. Plasmas were collected after two doses of matching AZD1222 (AZx2), two doses of matching mRNA-1273 (Mx2), or mixing AZD1222 and mRNA-1273 (AZ+M). The results showed a significant decrease of surrogate neutralizing antibodies against the receptor-binding domain in all VOCs in AZx2 and Mx2 but not AZ+M. A similar but minor reduction pattern of surrogate neutralizing antibodies against the extracellular domain was observed. While Mx2 exhibited a higher surrogate neutralizing level against all VOCs compared with AZx2, AZ+M showed an even higher surrogate neutralizing level in gamma and omicron compared with Mx2. It is worth noting that the binding antibody displayed a low correlation to the surrogate neutralizing antibody (R-square 0.130-0.382). This study delivers insights into humoral immunities, SARS-CoV-2 mutations, and mixing and matching vaccine strategies, which may provide a more effective vaccine strategy especially in preventing omicron.
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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 ».