Mucosal immunization with lipopeptides derived from conserved regions of SARS-CoV-2 antigens induce robust cellular and cross-variant humoral immune responses in mice
Notice bibliographique
Résumé
Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the causative agent of COVID-19, has infected >600 million people in the ongoing global pandemic. Several variants of the SARS-CoV-2 have emerged in the last >2 years, challenging the continued efficacy of current COVID vaccines. Therefore, there is a crucial need to investigate a highly cross-protective vaccine effective against variants of SARS-CoV-2. In this study, we examined seven lipopeptides derived from highly conserved, immunodominant epitopes from the S, N, and M proteins of SARS-CoV-2, that are predicted to contain epitopes for clinically protective B cells, helper T cells (TH) and cytotoxic T cells (CTL). Intranasal immunization of mice with most of the lipopeptides led to significantly higher splenocyte proliferation and cytokine production, mucosal and systemic antibody responses, and induction of effector B and T lymphocytes in both lungs and spleen, compared to immunizations with the corresponding peptides without lipid. Immunizations with Spike-derived lipopeptides led to cross-reactive IgG, IgM and IgA responses against Alpha, Beta, Delta, and Omicron Spike proteins as well as neutralizing antibodies. These studies support their potential for development as components of a cross-protective SARS-CoV-2 vaccine.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».