A novel precision-serology assay for SARS-CoV-2 infection based on linear B-cell epitopes of Spike protein
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The COVID-19 pandemic illustrates the need for serology diagnostics with improved accuracy. While conventional serology based on recognition of entire proteins or subunits thereof has made significant contribution to the antibody assessment space, it often suffers from sub-optimal specificity. Epitope-based, high-precision, serology assays hold potential to capture the high specificity and diversity of the immune system, hence circumventing the cross-reactivity with closely related microbial antigens. Methods: We herein report mapping of linear IgG and IgA antibody epitopes of the SARS-CoV-2 Spike (S) protein in samples from SARS-CoV-2 exposed individuals along with certified SARS-CoV-2 verification plasma samples using peptide arrays. Results: We identified 21 distinct linear epitopes. Importantly, we showed that pre-pandemic serum samples contain IgG antibodies reacting to the majority of protein S epitopes, most likely as a result of prior infection with seasonal coronaviruses. Only 4 of the identified SARS-CoV-2 protein S linear epitopes were specific for SARS-CoV-2 infection. These epitopes are located at positions 278-298 and 550-586, just proximal and distal to the RBD, as well as at position 1134-1156 in the HR2 subdomain and at 1248-1271 in the C-terminal subdomain of protein S. To substantiate the applicability of our findings, we tested three of the high-accuracy protein S epitopes in a Luminex assay, using a certified validation plasma sample set from SARS-CoV-2 infected individuals. The Luminex results were well aligned with the peptide array results, and correlated very well with in-house and commercial immune assays for RBD, S1 and S1/S2 domains of protein S. Conclusion: family, as well as for rapid development of serology tests for future emerging pandemic threats.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».