A comprehensive immunoinformatics study to explore and characterize potential vaccine constructs against Ole e 9 allergen of <i>Olea europaea</i>
Notice bibliographique
Résumé
Immunoglobulin E (IgE)-mediated allergy, which affects more than 30% of the population, is the most prevalent hypersensitivity illness. In an atopic individual, even a small amount of allergen exposure can cause IgE antibodies to be produced. Due to the engagement of receptors that are highly selective for IgE, even tiny amounts of allergens can induce massive inflammation. This study focuses on the exploration and characterization of the allergen potential of Olea europaea allergen (Ole e 9) affecting the population in Saudi Arabia. A systematic computational approach was performed to identify potential epitopes of allergens and complementary determining regions of IgE. In support, physiochemical characterization and secondary structure analysis unravel the structural conformations of allergens and active sites. Epitope prediction uses a pool of computational algorithms to identify plausible epitopes. Furthermore, the vaccine construct was assessed for its binding efficiency using molecular docking and molecular dynamics simulation studies, which led to strong and stable interactions. This is because IgE is known to play a role in allergic responses, which facilitate host cell activation for an immune response. Overall, the immunoinformatics analysis advocates that the proposed vaccine candidate is safe and immunogenic and therefore can be pushed as a lead for in vitro and in vivo investigations.Communicated by Ramaswamy H. Sarma
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».