Mammalian cells-based platforms for the generation of SARS-CoV-2 virus-like particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is the causative agent of COVID-19. Though many COVID-19 vaccines have been developed, most of them are delivered via intramuscular injection and thus confer relatively weak mucosal immunity against the natural infection. Virus-Like Particles (VLPs) are self-assembled nanostructures composed of key viral structural proteins, that mimic the wild-type virus structure but are non-infectious and non-replicating due to the lack of viral genetic material. In this study, we efficiently generated SARS-CoV-2 VLPs by co-expressing the four SARS-CoV-2 structural proteins, specifically the membrane (M), small envelope (E), spike (S) and nucleocapsid (N) proteins. We show that these proteins are essential and sufficient for the efficient formation and release of SARS-CoV-2 VLPs. Moreover, we used lentiviral vectors to generate human cell lines that stably produce VLPs. Because VLPs can bind to the virus natural receptors, hence leading to entry into cells and viral antigen presentation, this platform could be used to develop novel vaccine candidates that are delivered intranasally. Highlights Identification of protein requirements for SARS-CoV-2 VLP production by transient transfection Lentiviral transduction to create cells stably producing SARS-CoV-2 VLPs Isolation of cell clones for the production of SARS-CoV-2 VLPs New putative platforms for vaccine development
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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 | 0,001 |
| 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 ».