An Isotope Dilution Mass Spectrometry Assay to track Norovirus-Like Particles in Vaccine Process Intermediates by Quantifying Capsid Protein VP1
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease (COVID-19) pandemic shows the rapid pace at which vaccine development can occur which highlights the need for more fast and efficient analytical methodologies to track and characterize candidate vaccines during manufacturing and purification processes. The candidate vaccine in this work comprises plant-derived Norovirus-like particles (NVLPs) which are structures that mimic the virus but lack any infectious genetic material. Presented here is a liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) methodology for the quantification of viral protein VP1, the main component of the NVLPs in this study. It combines isotope dilution mass spectrometry (IDMS) with multiple reaction monitoring (MRM) to quantify targeted peptides in process intermediates. Multiple MRM transitions (precursor/product ion pairs) for VP1 peptides were tested with varying MS source conditions and collision energies. Final parameter selection for quantification includes three peptides with two MRM transitions each offering maximum detection sensitivity under optimized MS conditions. For quantification, a known concentration of the isotopically labeled version of the peptides to be quantified was added into working standard solutions to serve as an internal standard (IS); calibration curves were generated for concentration of native peptide vs. the peak area ratio of native-to-isotope labeled peptide. VP1 peptides in samples were quantified with labeled versions of the peptides added at the same level as that of the standards. Peptides were quantified with limit of detection (LOD) as low as 1.0 fmol/μL and limit of quantitation (LOQ) as low as 2.5 fmol/μL. NVLP preparations spiked with known quantities of either native peptides or drug substance (DS) comprising assembled NVLPs produced recoveries indicative of minimal matrix effects. Overall, we report a fast, specific, selective, and sensitive LC-MS/MS strategy to track NVLPs through the purification steps of the DS of a Norovirus candidate vaccine.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».